Análisis de la aplicación de redes neuronales convolucionales en el área de la visión artificial

Este artículo analiza la aplicación de las Redes Neuronales Convolucionales (RNC) en el campo de la visión artificial, mediante el método bibliométrico. Se realiza un análisis de muestras literarias, utilizando estadísticas descriptivas básica, mediante un filtro de la base de datos Scopus de 2526 registros, comprendido en un periodo de 5 años (2018-2022). La revisión del marco teórico revela que las RNC se emplean en diversas aplicaciones de visión artificial como reconocimiento de imágenes, clasificación de objetos, detección de patrones y otras aplicaciones relacionadas con el procesamiento de imágenes incluyendo el diagnóstico de fallas. El análisis bibliométrico indica un significativo aumento en la producción de artículos sobre RNC en el área de la visión artificial, abarcando diversas áreas, como ciencias de la computación e ingeniería, áreas que tienen la concentración más alta de documentos investigativos, además las organizaciones chinas son las que tienen la mayor proporción de filiación y capacidad de financiamiento de investigaciones en este tema sin dejar de mencionar que China lidera la cantidad de publicaciones en RNC. El autor principal que más destaca es Schumann, A.W, no siendo el mismo en otros estudios similares. Las direcciones clave para investigaciones futuras abarcan la exploración experimental cuantitativa y la diversificación de los campos de acción.