Desarrollo de un Sistema de Mantenimiento Predictivo Basado en Aprendizaje Automático para Sistemas Críticos de Drones: Un Enfoque para la Mejora de la Seguridad y Eficiencia en la Inspección de Infraestructuras Críticas.

Información del proyecto

ID: 2024/SOLCON-137899

Fecha inicio

01-01-2025

Fecha fin

31-12-2025

Coordinador institucional

Financiación

Más información en

Análisis de autorías institucional

Guillén García, JulioInvestigador principal

Proyectos I+D+I y Ayudas

Proyecto Competitivo

Desarrollo de un Sistema de Mantenimiento Predictivo Basado en Aprendizaje Automático para Sistemas Críticos de Drones: Un Enfoque para la Mejora de la Seguridad y Eficiencia en la Inspección de Infraestructuras Críticas.

Investigadores/as: Guillén García, Julio (Investigador principal (IP))

Afiliaciones

URJC. Ciencias de la Computación, Arquitectura de Computadores, Lenguajes y Sistemas Informáticos y Estadística e Investigación Operativa (Department)

URJC. Grupo de investigación consolidado en Reconocimiento Facial y Visión Artificial de la Universidad Rey Juan Carlos (Group)

URJC. Grupo de investigación emergente en Sistemas y Aplicaciones Bioinspirados de la Universidad Rey Juan Carlos. / Bioinspired Systems & Applications Group at King Juan Carlos University (Group)

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Desarrollo de un Sistema de Mantenimiento Predictivo Basado en Aprendizaje Automático para Sistemas Críticos de Drones: Un Enfoque para la Mejora de la Seguridad y Eficiencia en la Inspección de Infraestructuras Críticas.

Afiliaciones

Resumen

Palabras clave

Instituciones participantes

Indicios de calidad

Agencias financiadoras

Universidad Rey Juan Carlos

País

Spain

Coordinador institucional

Si

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