DriverAnalizer. Clasificación de conductores a partir de la información de diagnóstico de un vehículo mediante técnicas de aprendizaje automático

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Título: DriverAnalizer. Clasificación de conductores a partir de la información de diagnóstico de un vehículo mediante técnicas de aprendizaje automático
Autor/es: Lozano Copa, José Vicente
Director de la investigación: Jimeno-Morenilla, Antonio | Mora, Higinio
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación
Palabras clave: OBD-II | Redes neuronales | Clasificación de estilos de condución | Android App
Área/s de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Fecha de publicación: 4-jul-2017
Fecha de lectura: 28-jun-2017
Resumen: Los Sistemas de Conducción Inteligente son una de las líneas de trabajo más prometedoras hoy en día. En ella confluyen muchas áreas de la informática como las arquitecturas, los sistemas de computación y la inteligencia artificial. En este proyecto se plantea usar el estándar de comunicación OBD-II como fuente de información del vehículo. Esta información servirá como base para realizar un análisis inteligente de la conducción del vehículo que pueda aportar retroalimentación y decisiones de alto nivel tanto al conductor como a otros posibles agentes implicados en el modelo propuesto.
URI: http://hdl.handle.net/10045/67811
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Derechos: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
Aparece en las colecciones:Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado

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