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https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/29182
Title: | Análisis de tráfico vehicular mediante visión artificial |
Authors: | Mendoza Chipantasi, Darío José Pérez Nasser, Jovann |
Keywords: | VISIÓN ARTIFICIAL REDES NEURONALES ALGORITMOS DE VISIÓN ALGORITMO YOLO |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Automatización y Sistemas de Control |
Abstract: | La inteligencia artificial posee 3 campos de estudio de interés: procesamiento de lenguaje, habla y visión artificial. Esta última comprende un campo de estudio de gran interés. La aplicación de la metodología de la ingeniería inversa, junto a la aplicación de algoritmos especializados, permiten automatizar procesos o solucionar problemas de forma que no podría ser llevada a cabo mediante un esquema operativo tradicional. El presente trabajo de investigación propone el desarrollo de un programa orientado al análisis de tráfico en modalidad fuera de línea. El análisis de tráfico es el requisito previo a cualquier diseño y/o construcción de obras de vialidad; derivadas de la necesidad de crecimiento sostenible de una urbe. La aplicación de la visión artificial para el estudio de este tipo de procesos es muy poco intrusiva, por lo cual es una de las alternativas más populares, a más de confiables. El presente trabajo de investigación divide el análisis de tráfico en dos problemáticas principales: el seguimiento de vehículos y el conteo de los mismos para obtener flujos. Para el seguimiento de vehículos se hace un estudio de algoritmos especializados, eligiendo a los que ofrezcan mayor velocidad de procesamiento y mayor porcentaje de precisión. Se detalla el procedimiento utilizado para obtener estimaciones de distancia recorridas y velocidades promedio registradas, acompañadas de sus reportes respectivos. El conteo de vehículos es implementado mediante la utilización de una red neuronal de flujo directo. Esta alternativa supone un rendimiento significativamente superior a los sistemas basados en sustracción de fondo, debido a su mayor porcentaje de asertividad y tolerancia a perturbaciones. |
URI: | http://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/29182 |
Appears in Collections: | Maestría en Automatización y Sistemas de Control |
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