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dc.contributor.advisorMedina Velandia, Lucy Nohemy
dc.creatorArrieta Blanco, Yesid Ramiro
dc.creatorRivera Yemayuza, Randhy Alejandro
dc.date.accessioned2020-03-21T01:10:18Z
dc.date.available2020-03-21T01:10:18Z
dc.date.created2019-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/2897
dc.descriptionMediante este proyecto se realizó un software para la detección de movimientos técnicos en el deporte del tenis de campo, el objetivo era reconocer los golpes de tipo revés, derecha y saque con el fin de automatizar el conteo de estos mismos dentro de un fragmento de un partido de tenis. Además, se generó una estadística final totalizando la cantidad de golpes realizados por un jugador. El software se apoyó en Machine Learning por medio de la utilización de redes neuronales convolucionales. Se concluyó que es posible crear un software que pueda contabilizar dichos golpes, debido a que al realizar las pruebas, se pudo detectar de forma correcta cada uno los golpes. Es necesario tener en cuenta que existen muchos factores externos que pueden afectar la precisión de la estadística, para contrarrestar estos efectos es necesaria la inclusión de nuevas clases y objetos en la detección.(Apartes del texto)spa
dc.description.abstractThrough this project a software for the detection of technical movements in the sport of field tennis was made, the objective was to recognize the blows of the reverse, right and take-off type in order to automate their counting within a fragment of a tennis match. In addition, a final statistic was generated, totaling the number of hits made by a player. The software relied on Machine Learning through the use of convolutional neural networks. It was concluded that it is possible to create software that can account for such hits, because when performing the tests, each hit could be detected correctly. It is necessary to take into account that there are many external factors that can affect the accuracy of statistics, to counteract these effects it is necessary to include new classes and objects in the detection.spa
dc.description.sponsorshipFundación Universitaria los Libertadoresspa
dc.formatPDFspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.subjectAlgoritmos de Machine Learningspa
dc.subjectRed neuronalspa
dc.subjectDesarrollo de softwarespa
dc.subjectEstadística aplicadaspa
dc.titleAlgoritmo de machine para detectar movimientos técnicos en el juego de tenis de campo, como el revés, derecha y saque.spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.creator.emailyrarrietab@libertadores.edu.co; rariveray@libertadores.edu.cospa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.lembEstadística - Procesamiento de datosspa
dc.subject.lembProcesamiento electrónico de datosspa
dc.subject.lembDesarrollo de programas para computadorspa
dc.subject.lembTenis - Procesamiento de datosspa
dc.subject.lembAdministración de proyectosspa


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