Detección, conteo y caracterización de vehículos en vías alternas mediante señales registradas con sismómetros para tiempos determinados

The study seeks to detect, count and characterize road traffic events by means of a vehicle measurementimplemented on 3 alternate roads in the Buenos Aires neighborhood of the city of Medell ́ın, using twotypes of seismometer arrangements; linear and two-dimensional, in order to capture its vibratio...

Full description

Autores:: Gallego Guzmán, Sebastián
Flórez López, Alejandro

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: spa

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description	The study seeks to detect, count and characterize road traffic events by means of a vehicle measurementimplemented on 3 alternate roads in the Buenos Aires neighborhood of the city of Medell ́ın, using twotypes of seismometer arrangements; linear and two-dimensional, in order to capture its vibration signals,using the Linux operating system, 2 seismic stations and 4 geophones that capture these disturbances.Once the signals are obtained, they are analyzed using two programming languages; Python and Matlab,used to carry out two types of event recognition machine learning from two reference signals that arechosen for the training of the two learning machines. Then, from the measurements in the configuration ofthe two-dimensional and linear reference seismometer arrangements, the results are studied to find whatpercentage of effectiveness they present and the utility in recognizing vehicle capacity; thus determiningwhich of the seismic array configurations is most efficient for capturing road traffic signals.
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Thongpanja, A. Phinyomark, P. Phukpattaranont y C. Limsakul, ✭✭Mean and median frequency of EMG signal to determine muscle force based on timedependent power spectrum✮✮, Prince of Songkla University, vol. 19, n.o 10, pags. 51-56, 2013 [37] P. Joshi, Artificial intelligence with Python. Packt Publishing - ebooks Account, 2017. [38] E. B. M. B. Mohssen Mohammed Muhammad Badruddin Khan, Machine learning. Algorithms and applications. CRC, 2017 [39] Machine learning - basic concepts, S.f. direccion: https://bit.ly/3hSe770. [40] G. B. Ortiz, ✭✭Evaluacion de la eficiencia de los modelos machine learning para la predicci ´ on de la ´ calidad del software desarrollado en IBM RPG usando la matriz de confusion y las curvas ROC ´ ✮✮, Universidad Cesar Vallejo, 2019. [41] Diagrama de caja, S.f. direccion: https://bit.ly/2XdJjFQ. [42] A. C. Palladino, ✭✭Grafico de caja ´ ✮✮, Atencion primaria de salud, epidemiolog ´ ´ıa e informatica II ´ , 2011. [43] S. McLeod, ✭✭What does a box plot tell you? 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spelling	Comunidad Científica y AcadémicaFranco Bedoya, Ramiro Estebancec455f4-bf77-4ce6-9fb4-8a2ba17ad400-1Gallego Guzmán, Sebastiánf10539d3-fcea-4abd-9bed-68ca042fd5eb-1Flórez López, Alejandro22b2daa7-97aa-44c2-8203-4a10a051f88d-12020-12-07T21:16:25Z2020-12-07T21:16:25Z20202020-12-07The study seeks to detect, count and characterize road traffic events by means of a vehicle measurementimplemented on 3 alternate roads in the Buenos Aires neighborhood of the city of Medell ́ın, using twotypes of seismometer arrangements; linear and two-dimensional, in order to capture its vibration signals,using the Linux operating system, 2 seismic stations and 4 geophones that capture these disturbances.Once the signals are obtained, they are analyzed using two programming languages; Python and Matlab,used to carry out two types of event recognition machine learning from two reference signals that arechosen for the training of the two learning machines. Then, from the measurements in the configuration ofthe two-dimensional and linear reference seismometer arrangements, the results are studied to find whatpercentage of effectiveness they present and the utility in recognizing vehicle capacity; thus determiningwhich of the seismic array configurations is most efficient for capturing road traffic signals.El estudio busca detectar, contar y caracterizar eventos de tráfico rodado por medio de una medición vehicular implementada en 3 vías alternas del barrio Buenos Aires de la ciudad de Medellín, mediante dos tipos de arreglos de sismómetros; lineal y bidimensional, con el fin de captar sus señales de vibración, utilizando el sistema operativo Linux, 2 estaciones sísmicas y 4 geófonos que captan dichas perturbaciones. Una vez obtenidas las señales, se analizan mediante dos lenguajes de programación; Python y Matlab, empleados para llevar a cabo dos tipos de aprendizaje automático de reconocimiento de eventos a partir de dos señales de referencia que son elegidas para el entrenamiento de las dos maquinas de aprendizaje. Luego, a partir de las mediciones en configuración de arreglos de sismómetros bidimensional y lineal de referencia, se estudian los resultados, para encontrar que porcentaje de efectividad presentan y la utilidad en el reconocimiento del aforo vehicular; determinando así cuál de las configuraciones de arreglos sísmicos es más eficiente para capturar las señales de tráfico rodado.pdf119 páginasRecurso en lineaapplication/pdfSebastián Gallego Guzmán and Alejandro Flórez López, ”De-tección, conteo y caracterización de vehículos en vías alternas mediante señales registradas con sismómetros para tiempos deter-minados”, Tesis de Pregrado, Ingeniería de Sonido, Universidad de San Buenaventura, Facultad de Ingenierías, 2021http://hdl.handle.net/10819/8034spaIngenieriasIngeniería de SonidoMedellínAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2[2] J. Gutierrez Gallego, E. Ruiz Labrador, F. Jaraiz Cabanilla y J. P ´ erez Pintor, ´ ✭✭Diseno de un modelo ˜ de asignacion de viajes con aplicaciones S.I.G para la gesti ´ on de planes de movilidad urbana ´ sostenibles en ciudades medias✮✮, International review of ographical information science and technology, n.o 13, 2015.[3] G. F. 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I. Gaviria, S. B. C. Pabon y M. E. R. Caipe, ´ ✭✭Evaluacion t ´ ecnica mediante procesos de micro ´ simulacion en tres intersecciones en Monter ´ ´ıa, Cordoba. ´ ✮✮, Monter´ıa, Cordoba, 2016[10] H. Wang, W. Quan, X. Liu y S. Zhang, ✭✭A two seismic sensor based approach for moving vehicle detection✮✮, Social and behavioral sciences, vol. 96, pags. 2647-2653, 2013.[11] H. Wang, W. Quan, Y. Wang y G. R. Miller, ✭✭Dual roadside seismic sensor for moving road vehicle detection and characterization✮✮, Sensors, vol. 14, pags. 2892-2910, 2014.[12] N. Riahi y P. Gerstoft, ✭✭The seismic traffic footprint: Tracking trains, aircraft and cars seismically✮✮, Geophys, vol. 42, pags. 2674-2681, 2015.[13] G. J. M. Ramos y N. U. Quezada, ✭✭Estudio para la implementacion de una tercera v ´ ´ıa como alternativa de solucion al problema del transporte interurbano entre chimbote y nuevo chimbote ´ ✮✮, Universidad Nacional del Santa, facultad de ingenier´ıa, 2014.[14] M. F. Amarilla, G. H. Devincenzi, R. C. Ramos y V. Schvastzman, ✭✭Conteo vehicular utilizando vision artificial ´ ✮✮, Resistencia, Argentina, 2014.[15] W. H. Glanville, ✭✭Traffic signal settings✮✮, Department of scientific and industrial research London, England, n.o 39, 1957.[16] D. E. P. Mar´ın, ✭✭La medicion y el an ´ alisis de vibraciones en el diagnostico de m ´ aquinas rotatorias ´ ✮✮, CEIM. Innovacion y mantenimiento ´ , 1997.[17] W. Futong, T. Xiaxin y Z. Xin, ✭✭Inversion of exitation source in ground vibration from urban railway traffic✮✮, Science China press and springer, vol. 55, n.o 4, 2011[18] A. Jakubczyk-Galczynska y R. Jankowski, ✭✭Traffic-induced vibrations. The impact on buildings and people✮✮, Vilnius gediminas technical University Press technika, n.o enviro.2014.028, 2014[19] J. P. P. Lotero, ✭✭Localizacion de fuentes sonoras mediante an ´ alisis de se ´ nales ˜ ✮✮, Universidad de San Buenaventura, 2010[20] N. Nakata, R. Snieder, T. Tsjuji, K. Larner y T. 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Detección, conteo y caracterización de vehículos en vías alternas mediante señales registradas con sismómetros para tiempos determinados

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