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dc.contributor.advisorGarcía Bermejo Giner, José Rafael es_ES
dc.contributor.authorCereijo Botana, Santiago
dc.date.accessioned2022-12-19T09:51:32Z
dc.date.available2022-12-19T09:51:32Z
dc.date.issued2022-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/151292
dc.descriptionTrabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico2021-2022.es_ES
dc.description.abstract[ES]Este trabajo de fin de grado busca la creación de una aplicación para el sistema operativo iOS que sea capaz de, mediante el análisis de imágenes, proporcionar al usuario la puntuación obtenida en el juego de los dardos en la variante 501. La aplicación permitirá al usuario utilizar la cámara del móvil para escanear su entorno y capturar la imagen de una diana de forma automática una vez haya sido localizada, este proceso es posible gracias a un modelo de inteligencia artificial (IA). Esta imagen de la diana servirá de entrada a un modelo de visión artificial que localizará los dardos que se encuentren clavados en ella. Posteriormente se hará una estimación de la posición de los dardos utilizando un modelo tridimensional de este como referencia. El proceso de entrenamiento del modelo de inteligencia artificial será realizado usando exclusivamente datos sintéticos generados de manera artificial mediante simulaciones en un entorno 3D, buscando así indagar sobre este campo de entrenamiento de IA. Para el desarrollo de la aplicación se ha utilizado la herramienta Xcode 13 con el lenguaje de programación Swift. Para el desarrollo de las IA se ha utilizado la herramienta Create ML, integrada en las utilidades de Xcode. Para la creación de datos artificiales se ha utilizado Blender, Unity y Swift.es_ES
dc.description.abstract[EN]This end-of-degree project aims to the development of an application for the iOS operating system that will be able to, through image analysis, give the user the obtained score in the game of darts with the variant 501. The application will let the user to make use of the smartphone’s camera to scan their surroundings and automatically capture the image of a dartboard once it has been located, this process is possible through the use of an artificial intelligence model (AI). This image of the dartboard will then serve as input for an artificial vision model which will locate the darts nailed on it. Afterwards an estimation of the position of each dart will be made using a three dimensional model of it as reference . The training process of the AI model will be exclusively done using artificially generated data using simulations in a 3D environment, which will serve as an introduction into the field of AI training. Xcode 13 and the Swift programming language have been used for the development of the application. Create ML, integrated in Xcode, has been used for the development of the AI. Blender and Unity have been used for the creations of artificial data.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.subjectvision artificiales_ES
dc.subjectdatos sintéticoses_ES
dc.subjectdardoses_ES
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectartificial visiones_ES
dc.subjectsynthetic dataes_ES
dc.subjectdartses_ES
dc.titleAplicación iOS para el reconocimiento de puntuación en una diana mediante visión artificial.es_ES
dc.title.alternativeiOS application for the recognition of the score on a target through artificial vision.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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