Clasificación y conteo de tráfico en video mediante un paradigma de inteligencia computacional (2021)
En este proyecto se realizó un algoritmo de clasificación y conteo de tráfico utilizando redes neuronales como modelo de clasificación, estas se entrenaron utilizando back propagation con descenso de gradiente estocástico y con un algoritmo genético simple, el tipo de redes que se manejó fue feedforward y convolucional, esto con la idea de no dejar de lado la ingeniería de características que puede representar un desafío en tipos de problema donde no haya modelos de aprendizaje profundo que extraigan características por ellos mismos. Una vez obtenidos estos modelos, se procedió a realizar un algoritmo que permita utilizarlos para lograr la clasificación de una región de interés que fue obtenida a través de algoritmos de extracción de fondo para agregarle un elemento que haga seguimiento del vehículo hasta que llegue a un límite donde será contado y agregado a la base de datos teniendo ciertas características del mismo en cuenta, tal como el tipo, el color y un estimado de la velocidad con la que pasa por la calle. El tipo fue tomado con un clasificador, el color se eligió utilizando una distancia euclidiana con unos colores base y la estimación de velocidad fue hecha tomando la fórmula de velocidad promedio. La evaluación final del algoritmo mostró un error máximo del 10.6% en un vídeo de prueba de más de 2000 vehículos, finalmente una plataforma web fue implementada para colocarla en un dispositivo. Como adicional, ya que esto no se encuentra dentro de los alcances del proyecto, esta plataforma será descrita en su respectivo capítulo.