Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS

Autores
Nemer Pelliza , Karim Alejandra; Steiner, Guillermo; Paz, Claudio
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El uso de IA para la detección de embarcaciones utilizando imágenes SAR, es una área en constante crecimiento. Las técnicas de machine Liaoning requieren un conjunto de imágenes conocidas y representativas de los objetos a buscar, utilizados no solo en el entrenamiento sino, además, para la ´ verificación de la respuesta encontrada. Este trabajo, presenta una base de datos de imágenes de embarcaciones con información sobre sus dimensiones, tipo, status, nombre, etc., juntamente con una imagen de 100x100pıxeles de tipo SAR de alta resolución. Completa este conjunto, imágenes sin embarcaciones, pero que por su estructura suelen ser conflictivas para algunas técnicas estandarizadas de clasificación. Se procesaron mas de 1200 imágenes satelitales SAR y se lograron generar mas de 8000 registros, lo que constituye un excelente grupo de entrenamiento y test aplicable a diferentes sistemas inteligentes con aprendizajes supervisados y/o reforzados
Fil: Nemer Pelliza, Karim Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Steiner, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Paz, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Base de dato
Imágenes satelitales SAR
AIS de embarcaciones
Análisis estadístico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14038

id RIAUTN_b9e278701c6fd33a1e7ddd0dc7975cce
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14038
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AISNemer Pelliza , Karim AlejandraSteiner, GuillermoPaz, ClaudioBase de datoImágenes satelitales SARAIS de embarcacionesAnálisis estadísticoEl uso de IA para la detección de embarcaciones utilizando imágenes SAR, es una área en constante crecimiento. Las técnicas de machine Liaoning requieren un conjunto de imágenes conocidas y representativas de los objetos a buscar, utilizados no solo en el entrenamiento sino, además, para la ´ verificación de la respuesta encontrada. Este trabajo, presenta una base de datos de imágenes de embarcaciones con información sobre sus dimensiones, tipo, status, nombre, etc., juntamente con una imagen de 100x100pıxeles de tipo SAR de alta resolución. Completa este conjunto, imágenes sin embarcaciones, pero que por su estructura suelen ser conflictivas para algunas técnicas estandarizadas de clasificación. Se procesaron mas de 1200 imágenes satelitales SAR y se lograron generar mas de 8000 registros, lo que constituye un excelente grupo de entrenamiento y test aplicable a diferentes sistemas inteligentes con aprendizajes supervisados y/o reforzadosFil: Nemer Pelliza, Karim Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.Fil: Steiner, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.Fil: Paz, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.Peer ReviewedUniversidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba.2025-10-24T19:01:27Z2022info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdf10º Edición del CoNaIISI. Organizado por la Facultad Regional Concepción del Uruguay, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12272/14038spainfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Nemer Pelliza, Karim Alejandra; Steiner, Guillermo; Paz, Claudio.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:44:48Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14038instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:44:48.997Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
title Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
spellingShingle Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
Nemer Pelliza , Karim Alejandra
Base de dato
Imágenes satelitales SAR
AIS de embarcaciones
Análisis estadístico
title_short Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
title_full Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
title_fullStr Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
title_full_unstemmed Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
title_sort Base de datos de imágenes satelitales SAR de embarcaciones con información AIS
dc.creator.none.fl_str_mv Nemer Pelliza , Karim Alejandra
Steiner, Guillermo
Paz, Claudio
author Nemer Pelliza , Karim Alejandra
author_facet Nemer Pelliza , Karim Alejandra
Steiner, Guillermo
Paz, Claudio
author_role author
author2 Steiner, Guillermo
Paz, Claudio
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Base de dato
Imágenes satelitales SAR
AIS de embarcaciones
Análisis estadístico
topic Base de dato
Imágenes satelitales SAR
AIS de embarcaciones
Análisis estadístico
dc.description.none.fl_txt_mv El uso de IA para la detección de embarcaciones utilizando imágenes SAR, es una área en constante crecimiento. Las técnicas de machine Liaoning requieren un conjunto de imágenes conocidas y representativas de los objetos a buscar, utilizados no solo en el entrenamiento sino, además, para la ´ verificación de la respuesta encontrada. Este trabajo, presenta una base de datos de imágenes de embarcaciones con información sobre sus dimensiones, tipo, status, nombre, etc., juntamente con una imagen de 100x100pıxeles de tipo SAR de alta resolución. Completa este conjunto, imágenes sin embarcaciones, pero que por su estructura suelen ser conflictivas para algunas técnicas estandarizadas de clasificación. Se procesaron mas de 1200 imágenes satelitales SAR y se lograron generar mas de 8000 registros, lo que constituye un excelente grupo de entrenamiento y test aplicable a diferentes sistemas inteligentes con aprendizajes supervisados y/o reforzados
Fil: Nemer Pelliza, Karim Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Steiner, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Paz, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Peer Reviewed
description El uso de IA para la detección de embarcaciones utilizando imágenes SAR, es una área en constante crecimiento. Las técnicas de machine Liaoning requieren un conjunto de imágenes conocidas y representativas de los objetos a buscar, utilizados no solo en el entrenamiento sino, además, para la ´ verificación de la respuesta encontrada. Este trabajo, presenta una base de datos de imágenes de embarcaciones con información sobre sus dimensiones, tipo, status, nombre, etc., juntamente con una imagen de 100x100pıxeles de tipo SAR de alta resolución. Completa este conjunto, imágenes sin embarcaciones, pero que por su estructura suelen ser conflictivas para algunas técnicas estandarizadas de clasificación. Se procesaron mas de 1200 imágenes satelitales SAR y se lograron generar mas de 8000 registros, lo que constituye un excelente grupo de entrenamiento y test aplicable a diferentes sistemas inteligentes con aprendizajes supervisados y/o reforzados
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2025-10-24T19:01:27Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv 10º Edición del CoNaIISI. Organizado por la Facultad Regional Concepción del Uruguay, 2022.
https://hdl.handle.net/20.500.12272/14038
identifier_str_mv 10º Edición del CoNaIISI. Organizado por la Facultad Regional Concepción del Uruguay, 2022.
url https://hdl.handle.net/20.500.12272/14038
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nemer Pelliza, Karim Alejandra; Steiner, Guillermo; Paz, Claudio.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nemer Pelliza, Karim Alejandra; Steiner, Guillermo; Paz, Claudio.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba.
publisher.none.fl_str_mv Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230887745093632
score 13.24418