Desarrollo de un sistema de visión artificial para la detección de accidente y/o congestionamiento vehicular.

Abstract

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.