Digitalización de placas astronómicas antiguas
| Autor Principal: | |
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| Otros autores o Colaboradores: | , |
| Formato: | Tesis |
| Lengua: | español |
| Datos de publicación: |
2023
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2595 Consultar en el Cátalogo |
| Descripción Física: | 1 archivo (9,2 MB) : il. col. |
Tabla de Contenidos:
- 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