Digitalización de placas astronómicas antiguas - Ponte Ahón, Santiago Andrés; Ronchetti, Franco; Quiroga, Facundo Manuel (2023)
1. Introducción -- 1.1. Resumen -- 1.2. Motivación -- 1.3. Objetivos -- 1.4. Organización del documento -- 2. Marco teórico (Astronomía) -- 2.1. Formatos estándar -- 2.1.1. FITS -- 2.1.2. TIFF -- 2.2. Placas Espectrográficas -- 2.2.1. Información de un espectrograma -- 2.2.2. Patrimonio histórico único y fuente de nuevos descubrimientos -- 2.2.3. Escaneo de placas físicas -- 2.2.4. Situación de las placas -- 2.2.5. Análisis post conversión -- 2.2.6. Software de digitalización -- 3. Marco teórico (Informática) -- 3.1. Lenguajes de programación -- 3.1.1. Python -- 3.1.2. HTML -- 3.1.3. Javascript -- 3.1.4. CSS -- 3.2. Frameworks -- 3.2.1. Flask -- 3.2.2. Node.js -- 3.2.3. Svelte -- 3.3. Inteligencia artificial y detección de objetos -- 3.3.1. Familia de arquitecturas YOLO -- 4. Frontend -- 4.1. Requerimientos -- 4.1.1. Modelo de solución -- 4.2. Carga y selección de datos -- 4.3. Recorte e identificación de espectros -- 4.3.1. Sistema de modificación de Bounding Boxes -- 4.4. Llenado de metadatos -- 4.4.1. Definición de metadatos a recopilar -- 4.4.2. Diseño del formulario de carga de metadatos -- 4.5. Exportación de resultados -- 4.6. Sistema de guardado automático -- 5. Backend -- 5.1. API -- 5.2. Organización de los archivos -- 5.3. Calculo de metadatos . -- 5.4. Detección automática de espectros -- 5.4.1. Modelo de Solució -- 5.4.2. Preparación del conjunto de datos -- 5.4.3. Generación de nuevos elementos -- 5.4.4. Entrenamiento del modelo -- 5.4.5. Análisis de rendimiento -- 5.4.6. Despliegue del modelo -- 6. Conclusiones -- 6.1. Trabajos futuros
Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023.
Keywords: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO; DESARROLLO DE SOFTWARE; detección de objetos