http://hdl.handle.net/10498/25063 Thu, 05 Nov 2026 23:02:31 GMT 2026-11-05T23:02:31Z http://hdl.handle.net/10498/40528 Extracción y tipificación automática de cláusulas contractuales mediante modelos transformer Castro Bautista, Duvan Darío En el entorno corporativo, la revisión manual de contratos puede implicar un consumo de tiempo y recursos, lo que dificulta su escalabilidad ante grandes volúmenes de docu- mentación jurídica. En este contexto, este trabajo desarrolla y evalúa un procedimiento basado en un modelo Transformer genérico (bert-base-uncased) para identificar y tipificar fragmentos contractuales. A partir del corpus CUAD, sus 41 categorías origi- nales se reducen a cinco: Governing Law, Termination for Convenience, Audit Rights, Non-compete y Limitation of Liability. El entrenamiento utiliza fragmentos derivados de las anotaciones, mientras que los contratos completos se procesan mediante una fragmentación jerárquica y determinista por párrafos y, cuando es necesario, oraciones. Los datos se particionan por contrato. Se comparan dos condiciones experimentales que difieren simultáneamente en varios factores, entre ellos el tratamiento de NONE, la ponderación de la pérdida y la selección y partición de los contratos. Baseline utiliza cinco clases y asigna NONE mediante un umbral de confianza, mientras que Balanced lo incorpora como sexta clase aprendida. El valor operativo τ = 0,90 se fijó durante la fase de desarrollo previa a la construcción del holdout final. Sobre este último se incluye posteriormente un análisis de sensibilidad con seis umbrales. La evaluación incluye conjuntos de prueba propios, no comparables entre sí, y un holdout común de 100 contratos no vistos y 7.870 fragmentos, de los cuales el 96,68 % corresponde a NONE. En el holdout, Baseline obtiene una Accuracy de 0,72 y un F1 macro de 0,31, frente a 0,93 y 0,28 de Balanced. Los errores se concentran en la frontera entre las categorías po- sitivas y NONE, mientras que las confusiones entre categorías positivas son reducidas. Baseline presenta mayor Recall@1 y Recall@3 en las cinco categorías, con variabilidad entre ellas. En conjunto, las configuraciones presentan comportamientos diferentes y sus resultados no permiten establecer una superioridad global. Estas diferencias deben interpretarse considerando que las condiciones experimentales incorporan modificacio- nes simultáneas en varios elementos del procedimiento. El estudio se centra en el corpus CUAD, las cinco categorías seleccionadas y una única semilla experimental.; In corporate environments, the manual review of contracts can involve a consumption of time and resources, which makes scalability difficult when dealing with large volumes of legal documentation. In this context, this work develops and evaluates a procedure based on a generic Transformer model (bert-base-uncased) to identify and classify contractual fragments. Based on the CUAD corpus, its 41 original categories are reduced to five: Governing Law, Termination for Convenience, Audit Rights, Non-compete, and Limitation of Liability. Training uses fragments derived from the annotations, while complete contracts are processed through deterministic hierarchical segmentation by paragraphs and, when necessary, sentences. The data are partitioned by contract. Two experimental conditions are compared, differing simultaneously in several factors, including the treatment of NONE, loss weighting, and contract selection and partitioning. Baseline uses five classes and assigns NONE through a confidence threshold, whereas Balanced incorporates it as a sixth learned class. The operational value τ = 0.90 was fixed during the development phase prior to the construction of the final holdout. A sensitivity analysis using six thresholds was subsequently conducted on the latter. The evaluation includes separate test sets, which are not directly comparable, and a common holdout of 100 unseen contracts and 7,870 fragments, of which 96.68 % correspond to NONE. On the holdout, Baseline achieves an Accuracy of 0.72 and a macro F1 of 0.31, compared with 0.93 and 0.28 for Balanced. Errors are concentrated at the boundary between positive categories and NONE, while confusions among positive categories are limited. Baseline achieves higher Recall@1 and Recall@3 across all five categories, with variability between categories. Overall, the two configurations exhibit different behaviors, and their results do not support a global superiority of one configuration over the other. These differences should be interpreted considering that the experimental conditions incorporate simultaneous modifications to several elements of the procedure. The study is limited to the CUAD corpus, the five selected categories, and a single experimental seed. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/40528 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/40163 Estimación de la distancia longitudinal en vídeos de tráfico mediante visión monocular y autocalibración geométrica Alejandro, Díaz Gómez Este Trabajo Fin de Máster aborda la estimación de la distancia longitudinal al vehículo precedente en secuencias de tráfico empleando únicamente una cámara monocular, sin calibración previa. Partiendo de un sistema ADAS desarrollado previamente, se investiga y compara la estimación de distancia basada en el ancho del carril con dos aportaciones: la corrección mediante la altura de la cámara y la proyección inversa al plano del suelo. Para ello se implementa una autocalibración geométrica que estima automáticamente, a partir de las líneas del carril, la altura y la orientación (pitch y yaw) de la cámara. El sistema se evalúa sobre secuencias de los datasets KITTI y Waymo, analizando la precisión de las estimaciones de posición y distancia, así como su coste computacional. Los resultados muestran errores medios reducidos y permiten caracterizar las ventajas y limitaciones de cada método.; Este Trabajo Fin de Máster aborda la estimación de la distancia longitudinal al vehículo precedente en secuencias de tráfico empleando únicamente una cámara monocular, sin calibración previa. Partiendo de un sistema ADAS desarrollado previamente, se investiga y compara la estimación de distancia basada en el ancho del carril con dos aportaciones: la corrección mediante la altura de la cámara y la proyección inversa al plano del suelo. Para ello se implementa una autocalibración geométrica que estima automáticamente, a partir de las líneas del carril, la altura y la orientación (pitch y yaw) de la cámara. El sistema se evalúa sobre secuencias de los datasets KITTI y Waymo, analizando la precisión de las estimaciones de posición y distancia, así como su coste computacional. Los resultados muestran errores medios reducidos y permiten caracterizar las ventajas y limitaciones de cada método. Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/40163 2026-07-14T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/36811 Sistema de monitorización de tráfico en directo mediante detección de objetos basada en Deep Learning García Borges, Félix Emilio En un contexto donde la movilidad urbana eficiente y la seguridad vial son desafíos crecientes para las ciudades, se vuelve imprescindible desarrollar soluciones tecnológicas que permitan una gestión inteligente del tráfico. Aprovechando las tecnologías emergentes, en este trabajo se propondrá un sistema de monitoreo de tráfico en tiempo real que utiliza técnicas de Deep Learning para detectar y seguir vehículos de manera automática a partir de fuentes de vídeo en vivo. La plataforma captura flujos de vídeo, preprocesa las imágenes para enfocar áreas de interés y utiliza un modelo de inteligencia artificial entrenado para identificar y rastrear vehículos, generando conteos y estadísticas de circulación que permiten predecir flujos futuros. Estos datos se presentan a través de una API web moderna y se almacenan periódicamente en una base de datos, lo que facilita el análisis histórico y la integración con soluciones de gestión urbana y seguridad vial. Gracias a su arquitectura, el sistema puede adaptarse tanto a entornos de prueba como a implementaciones en ciudades de diferentes tamaños, proporcionando información clave para optimizar la movilidad y reducir la congestión. Tue, 24 Jun 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/36811 2025-06-24T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10498/36720 Diseño y construcción de un banco de ensayos con sistema motor-generador para diseño y análisis de algoritmos de control Barroso Varo, José En el presente trabajo se ha llevado a cabo el diseño y construcción de un banco de ensayos basado en un sistema motor-generador de corriente continua con imanes permanentes, con fines docentes y de investigación. El sistema está formado por dos máquinas eléctricas acopladas mecánicamente, capaces de operar como conjunto motor-generador, y de generar hasta 160 W de potencia. Se ha realizado el dimensionado de todos los componentes necesarios, incluyendo sensores, instrumentación, carga electrónica regulable y un sistema embebido para la implementación de algoritmos de control. También se han diseñado y fabricado elementos mecánicos mediante impresión 3D para realizar el montaje e integración del sistema. Como parte fundamental del desarrollo, se ha obtenido un modelo matemático del sistema, basado en el análisis del comportamiento físico de cada uno de sus componentes. Este modelo ha sido clave para entender y predecir la dinámica del conjunto, y ha permitido establecer una base sólida para su control. Tras el montaje, se ha puesto en marcha el sistema y se ha validado el modelo mediante la comparación entre el comportamiento simulado y el real observado en laboratorio. Esto ha permitido ajustar el modelo teórico con datos experimentales, obteniendo una representación precisa del sistema. El banco ha servido como plataforma para implementar y validar diversos sistemas de control, como el control de velocidad angular, la regulación de la tensión generada o el control de la potencia entregada a la carga. Además, el sistema se ha integrado con la plataforma de prototipado rápido dSPACE 1104, disponible en el laboratorio GAPSIS (Grupo de Automática, Procesamiento de Señales e Ingeniería de Sistemas), lo que refuerza su aplicabilidad tanto en docencia como en investigación, permitiendo la evaluación de técnicas de control convencionales y avanzadas. Tue, 24 Jun 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10498/36720 2025-06-24T00:00:00Z