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
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- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
- OAI Identificador
- oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14038
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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 |
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