El trabajo, incluido en el \u00e1rea de Procesamiento de Se\u00f1ales del INTERCON 2019, propone un modelo de red neuronal convolucional en una configuraci\u00f3n Encoder-Decoder para estimar tanto la localizaci\u00f3n como la forma de los objetos que producen las se\u00f1ales reflejadas, de esta forma se obtiene un modelo de velocidad en dos dimensiones. Esta red neuronal artificial se entren\u00f3 usando datos generados por simulaci\u00f3n mediante el m\u00e9todo de diferencias finitas, que obtuvo un valor de 98.58% en la m\u00e9trica de Intersecci\u00f3n sobre la Uni\u00f3n (IoU), 75.88% de precisi\u00f3n y 64.69% de sensibilidad.<\/p>\n
Durante su intervenci\u00f3n, mostr\u00f3 la arquitectura de la CNN codificadora-decodificadora, las curvas de precisi\u00f3n y p\u00e9rdida durante el entrenamiento y validaci\u00f3n de la red propuesta, y la evaluaci\u00f3n de esta en nuevos escenarios.<\/p>\n
El investigador se\u00f1al\u00f3: \u201cLa estimaci\u00f3n de par\u00e1metros de un sistema utilizando mediciones indirectas del mismo ocurre en m\u00faltiples campos de la ingenier\u00eda, conocido como el problema inverso. Este se presenta tambi\u00e9n en el campo de la ac\u00fastica en medios acuosos, especialmente donde estos no son lo suficientemente transparentes. Es as\u00ed que, la estimaci\u00f3n de la forma de los objetos usando se\u00f1ales ac\u00fasticas es un desaf\u00edo pues esto es llevado a cabo \u00fanicamente con la informaci\u00f3n de los ecos que producen objetos con densidades diferentes a las del medio.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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