Detección de fallas en bajantes de transformadores de distribución, mediante el análisis Deep learning, en imágenes termográficas
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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21911| Título : | Detección de fallas en bajantes de transformadores de distribución, mediante el análisis Deep learning, en imágenes termográficas |
| Autor : | Calle Cadme, Amanda Cecilia |
| Director de Tesis: | Peralta Sevilla, Arturo Geovanny |
| Resumen traducido: | The present work analyzes the feasibility of applying the Deep Learning analysis to thermography performed on transformers, for this is created a convolutional neural network and another nueral network based on the AlexNet network, which are trained and validated with 5 status levels, with a database of 265 images. |
| Resumen : | El presente trabajo analiza la factibilidad de aplicar el análisis Deep Learning a la termografía realizada a transformadores de distribución, para ello se crea una red neuronal de tipo convolucional y otra red neuronal basada en la red AlexNet, mismas que son entrenadas y validadas con 5 niveles de estado, con una base de datos de 265 imágenes. |
| Palabras clave : | INGENIERÍA ELÉCTRICA TRANSFORMADORES ELÉCTRICOS APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) REDES NEURONALES (COMPUTADORES) TERMOGRAFÍA INFRARROJA ARQUITECTURA DE COMPUTADORES - ALEXNET BASES DE DATOS |
| Fecha de publicación : | feb-2022 |
| URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21911 |
| Idioma: | spa |
| Pertenece a las colecciones: | Grado |
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