Desarrollo de un prototipo basado en Visión por Computadora para detectar la invasión del carril de buses en la ciudad de Loja.

Abstract

La visión por computadora combina técnicas de inteligencia artificial, procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo para desarrollar sistemas que puedan analizar el contenido visual de manera automatizada y, de esta forma, lograr dar solución a problemas reales de la sociedad. En este contexto, en la ciudad de Loja, se evidencia que existe una gran cantidad de vehículos que invaden los carriles exclusivos del transporte público, una infracción catalogada como contravención de cuarta y sexta clase según el COIP. Por ello, la presente investigación tiene como objetivo desarrollar un prototipo basado en visión por computadora para detectar la invasión de carril de buses. Se utilizó una metodología de desarrollo que abarcó las siguientes etapas: implementación del sistema, recopilación de imágenes, preparación de datos, entrenamiento del modelo y evaluación. El modelo detector de objetos obtuvo resultados prometedores con una mAP50 de todas las clases del 92% y una mAP50-95 del 84%, lo que significa que es capaz de detectar una amplia variedad de objetos con alta precisión en una variedad de condiciones. En cuanto a la detección de invasión, se alcanzó un 94% de precisión con el sistema trabajando en tiempo real, concluyendo que es altamente efectivo para su implementación. Además, cabe recalcar que este proyecto proporciona un apoyo invaluable a las autoridades de tránsito en la identificación y sanción de conductores que invaden el carril de bus. No obstante, no puede trabajar de manera autónoma, requiere la colaboración de una persona que verifique y valide los datos.

Palabras clave: Detector de objetos, infracciones COIP, invasiones de carril, procesamiento de imágenes y visión por computadora