Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva

Autores
Levrino, Francisco; Bovo, Sofía Belén; Pipino, Hugo
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El Museo Interactivo de Ciencias (MuIC) de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco, combina recreación y aprendizaje a través de su muestra interactiva "ConCiencia". Para mejorar la accesibilidad y la independencia de los visitantes mediante guías audiovisuales, el MuIC desarrolla herramientas innovadoras a través del uso de dispositivos móviles. En este sentido, se implementa un sistema de reconocimiento por imágenes utilizando la red neuronal YOLO V8, con la misma se reentrena el modelo clasificador, mejorando las capacidades del modelo implementado con anterioridad. Esto aumenta la precisión en la detección y amplía la capacidad del modelo para reconocer las experiencias en diversos entornos. Además, se integran imágenes de nuevas experiencias para enriquecer la experiencia de los visitantes al interactuar con los módulos. Los resultados son prometedores y sugieren un potencial significativo para futuras mejoras, enriqueciendo la interacción y el aprendizaje en el MuIC.
Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco.
Fil: Levrino, Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.
Fil: Bovo, Sofía Belén. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.
Fil: Pipino, Hugo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.
Fuente
Jornadas de Ciencia y Tecnología 2024: 43-47 (2024)
Materia
Modelo Clasificador
Experiencias Interactivas
YOLO
Museografía
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
.
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/12531

id RIAUTN_bba1da0712d176ed3f1929cbd3e98d20
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/12531
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía InteractivaLevrino, FranciscoBovo, Sofía BelénPipino, HugoModelo ClasificadorExperiencias InteractivasYOLOMuseografíaEl Museo Interactivo de Ciencias (MuIC) de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco, combina recreación y aprendizaje a través de su muestra interactiva "ConCiencia". Para mejorar la accesibilidad y la independencia de los visitantes mediante guías audiovisuales, el MuIC desarrolla herramientas innovadoras a través del uso de dispositivos móviles. En este sentido, se implementa un sistema de reconocimiento por imágenes utilizando la red neuronal YOLO V8, con la misma se reentrena el modelo clasificador, mejorando las capacidades del modelo implementado con anterioridad. Esto aumenta la precisión en la detección y amplía la capacidad del modelo para reconocer las experiencias en diversos entornos. Además, se integran imágenes de nuevas experiencias para enriquecer la experiencia de los visitantes al interactuar con los módulos. Los resultados son prometedores y sugieren un potencial significativo para futuras mejoras, enriqueciendo la interacción y el aprendizaje en el MuIC.Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco.Fil: Levrino, Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.Fil: Bovo, Sofía Belén. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.Fil: Pipino, Hugo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.AJEA - Acta de Jornadas y/o Eventos Académicos de UTN2025-03-27T20:43:29Z2024-12-27info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciapdfapplication/pdfSan Francisco UTN , F. R. . (2024). Jornadas de Ciencia y Tecnología 2024. AJEA (Actas De Jornadas y Eventos Académicos De UTN), (AJEA 44). https://doi.org/10.33414/ajea.1776.2024978-950-42-0249-3https://hdl.handle.net/20.500.12272/12531Jornadas de Ciencia y Tecnología 2024: 43-47 (2024)reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica NacionalspaProyecto de Investigación y Desarrollo (PID) SIPPSF0009830Nacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccess.2026-09-24T12:45:37Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/12531instacron: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 12:45:37.86Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
title Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
spellingShingle Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
Levrino, Francisco
Modelo Clasificador
Experiencias Interactivas
YOLO
Museografía
title_short Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
title_full Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
title_fullStr Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
title_full_unstemmed Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
title_sort Reentrenamiento de Modelo Clasificador por Imágenes para Museografía Interactiva
dc.creator.none.fl_str_mv Levrino, Francisco
Bovo, Sofía Belén
Pipino, Hugo
author Levrino, Francisco
author_facet Levrino, Francisco
Bovo, Sofía Belén
Pipino, Hugo
author_role author
author2 Bovo, Sofía Belén
Pipino, Hugo
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Modelo Clasificador
Experiencias Interactivas
YOLO
Museografía
topic Modelo Clasificador
Experiencias Interactivas
YOLO
Museografía
dc.description.none.fl_txt_mv El Museo Interactivo de Ciencias (MuIC) de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco, combina recreación y aprendizaje a través de su muestra interactiva "ConCiencia". Para mejorar la accesibilidad y la independencia de los visitantes mediante guías audiovisuales, el MuIC desarrolla herramientas innovadoras a través del uso de dispositivos móviles. En este sentido, se implementa un sistema de reconocimiento por imágenes utilizando la red neuronal YOLO V8, con la misma se reentrena el modelo clasificador, mejorando las capacidades del modelo implementado con anterioridad. Esto aumenta la precisión en la detección y amplía la capacidad del modelo para reconocer las experiencias en diversos entornos. Además, se integran imágenes de nuevas experiencias para enriquecer la experiencia de los visitantes al interactuar con los módulos. Los resultados son prometedores y sugieren un potencial significativo para futuras mejoras, enriqueciendo la interacción y el aprendizaje en el MuIC.
Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco.
Fil: Levrino, Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.
Fil: Bovo, Sofía Belén. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.
Fil: Pipino, Hugo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.
description El Museo Interactivo de Ciencias (MuIC) de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional San Francisco, combina recreación y aprendizaje a través de su muestra interactiva "ConCiencia". Para mejorar la accesibilidad y la independencia de los visitantes mediante guías audiovisuales, el MuIC desarrolla herramientas innovadoras a través del uso de dispositivos móviles. En este sentido, se implementa un sistema de reconocimiento por imágenes utilizando la red neuronal YOLO V8, con la misma se reentrena el modelo clasificador, mejorando las capacidades del modelo implementado con anterioridad. Esto aumenta la precisión en la detección y amplía la capacidad del modelo para reconocer las experiencias en diversos entornos. Además, se integran imágenes de nuevas experiencias para enriquecer la experiencia de los visitantes al interactuar con los módulos. Los resultados son prometedores y sugieren un potencial significativo para futuras mejoras, enriqueciendo la interacción y el aprendizaje en el MuIC.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-12-27
2025-03-27T20:43:29Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv San Francisco UTN , F. R. . (2024). Jornadas de Ciencia y Tecnología 2024. AJEA (Actas De Jornadas y Eventos Académicos De UTN), (AJEA 44). https://doi.org/10.33414/ajea.1776.2024
978-950-42-0249-3
https://hdl.handle.net/20.500.12272/12531
identifier_str_mv San Francisco UTN , F. R. . (2024). Jornadas de Ciencia y Tecnología 2024. AJEA (Actas De Jornadas y Eventos Académicos De UTN), (AJEA 44). https://doi.org/10.33414/ajea.1776.2024
978-950-42-0249-3
url https://hdl.handle.net/20.500.12272/12531
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv Proyecto de Investigación y Desarrollo (PID) SIPPSF0009830
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
.
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv .
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Nacional
dc.publisher.none.fl_str_mv AJEA - Acta de Jornadas y/o Eventos Académicos de UTN
publisher.none.fl_str_mv AJEA - Acta de Jornadas y/o Eventos Académicos de UTN
dc.source.none.fl_str_mv Jornadas de Ciencia y Tecnología 2024: 43-47 (2024)
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_ 1877230902899113984
score 13.24418