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Título : Desarrollo de un sistema de visión artificial para la detección de accidente y/o congestionamiento vehicular.
Autor : Paz Arias, Henry Patricio
Aponte Rueda, Pedro Fernando,Andrés Armando Armijos Armijos
Palabras clave : <VISIÓN ARTIFICIAL> <DETECCIÓN DE VEHÍCULOS> <UBUNTU 14.04> <LENGUAJE C++> <FRAMEWORK QT> <PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES> <CLASIFICADORES EN CASCADA> <OPEN CV>
Fecha de publicación : 2016
Resumen : Actualmente el mundo está lleno de dispositivos capaces de realizar capturas de imágenes a grandes distancias, vigilar sectores específicos, cámaras de seguridad para las empresas, ojos de águila, etc. Todos estos dispositivos resultan de gran utilidad al momento de tomar una decisión por el ser humano, pero este no puede estar presente 24 horas, 365 días al año, trabajando y tomando decisiones sin tomarse un descanso, es ahí donde la visión artificial juega un papel fundamental, haciendo que los dispositivos mencionados se conviertan en dispositivos de capturas de imágenes pasivos a activos por si solos, capaces de tomar una decisión como lo haría un ser humano pensante e inteligente, sin importar el horario. En la actualidad, es necesario determinar el aforo vehicular de un determinado lugar donde con frecuencia existe congestionamiento de vehículos, ya que el tránsito es controlado por semáforos con temporizadores que se sitúan en intersecciones viales para regular el normal tráfico vehicular y peatonal, pero resultan ineficientes al momento que se presentan aglomeraciones en horas pico, provocando así una serie de problemas de contaminación ambiental, accidentes de tránsito, contaminación por el ruido, etc. Bajo este panorama, lo que se presenta es una propuesta enmarcada dentro del proyecto de semáforos inteligentes; dando a conocer ciertas herramientas y algoritmos que pueden ayudar a realizar la detección de posibles congestionamientos y posibles accidentes de tránsito de una forma autónoma, sin la necesidad de que esté presente la autoridad competente. El presente trabajo de titulación, comprende el análisis, diseño e implementación de un sistema basado en visión artificial para la detección de congestionamientos y posibles accidentes de tránsito desde la perspectiva de un semáforo.
Descripción : Currently the world is full of devices capable of to capture images over long distances, monitor specific sectors, security cameras for businesses, eagle eyes, etc. All these devices are very useful when making a decision by humans, but this cannot be present 24 hours, 365 days a year, working and making decisions without taking a break, this is where the machine vision plays a role key, making such devices become passive devices capture images of assets for themselves, able to make a decision as you would a thinking, intelligent human being, regardless of the schedule. Nowadays, it is necessary to determine the vehicle capacity of a particular place where there is often congestion of vehicles and that traffic is controlled by traffic lights with timers that are at intersections to regulate the normal vehicular and pedestrian traffic, but are inefficient when you agglomerations peaking occur, causing a series of problems of environmental pollution, traffic accidents, noise pollution, etc. Under this scenario, what is presented is a proposal framed within the project of intelligent traffic lights; revealing certain tools and algorithms that can help in the detection of possible congestion and traffic accidents autonomously, without the need for the competent authority is present. This degree work includes analysis, design and implementation of a system based on artificial vision for detecting congestion and traffic accidents from the perspective of a traffic light system.
URI : http://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11588
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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