DriverAnalizer. Clasificación de conductores a partir de la información de diagnóstico de un vehículo mediante técnicas de aprendizaje automático
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http://hdl.handle.net/10045/67811
Título: | DriverAnalizer. Clasificación de conductores a partir de la información de diagnóstico de un vehículo mediante técnicas de aprendizaje automático |
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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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Utilizacion_del_estandar_OBDII_para_una_gestion_LOZANO_COPA_JOSE_VICENTE.pdf | 2,77 MB | Adobe PDF | Abrir Vista previa | |
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