Sistema para el monitoreo del tráfico vehicular y la contaminación auditiva mediante el uso de sensores inalámbricos e inteligencia artificial
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Date
2025-02
Authors
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Volume Title
Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Telecomunicaciones
Abstract
This project develops an intelligent monitoring system for vehicular traffic and noise levels on Los Chasquis Avenue using embedded processing technologies and artificial intelligence. The methodology is structured into four main stages.
In the first stage, data is collected using a video camera and a MAX9814 audio sensor connected to an ESP32. The audio signal is transmitted to a Jetson Nano, where joint video and audio processing is performed.
The second stage implements the YOLOv8x object detection model for accurate counting and classification of vehicles based on video data. Simultaneously, the audio analysis measures noise levels in decibels and classifies them into categories such as low, medium, or high.
In the third stage, the processed data, including the number of vehicles, noise levels, and registration dates, is sent and stored in a MySQL database via the embedded system.
Finally, in the fourth stage, the results are visualized through an interface developed with Node-RED, enabling the analysis of traffic and noise patterns over time. This functionality facilitates the planning and management of vehicular transit as well as the evaluation of auditory contamination in the area.
The results demonstrate that the system provides precise and efficient analysis, delivering relevant data to optimize mobility and reduce acoustic impact in urban areas.
Description
El presente proyecto desarrolla un sistema de monitoreo inteligente del tráfico vehicular y los niveles de ruido en la avenida Los Chasquis mediante tecnologías de procesamiento embebido e inteligencia artificial. La metodología se estructura en cuatro etapas principales.
En la primera etapa, se recopilan datos utilizando una cámara de video y un sensor de audio MAX9814 conectado a un ESP32. La señal de audio se transmite a una Jetson Nano, donde se realiza el procesamiento conjunto de video y audio.
La segunda etapa implementa el modelo de detección de objetos YOLOv8x para el conteo y clasificación precisa de vehículos a partir de los datos de video. Al mismo tiempo, el análisis del audio permite medir los niveles de ruido en decibeles y clasificarlo en categorías como bajo, medio o alto.
En la tercera etapa, los datos procesados, incluyendo la cantidad de vehículos, los niveles de ruido y las fechas de registro, se envían y almacenan en una base de datos MySQL a través del sistema embebido.
Finalmente, en la cuarta etapa, los resultados se visualizan en una interfaz desarrollada con Node-RED, lo que permite analizar patrones de tráfico y ruido en función del tiempo. Esta funcionalidad facilita la planificación y gestión del tránsito vehicular, así como la evaluación de la contaminación auditiva en la zona.
Los resultados obtenidos demuestran que el sistema ofrece un análisis preciso y eficiente, proporcionando datos relevantes para optimizar la movilidad y reducir el impacto acústico en zonas urbanas.
Keywords
MONITOREO VEHICULAR, CONTAMINACIÓN AUDITIVA, JETSON NANO, ESP32, YOLOV8X, NODE-RED, MYSQL