Desarrollo de un sistema inteligente de aforo vehicular en tiempo real mediante reconocimiento de imágenes y redes neuronales
La obtención de datos precisos sobre el flujo vehicular en tiempo real es indispensable para la gestión y optimización de las redes de transporte. Los métodos actuales en Bogotá, como el conteo manual y los sensores fijos, presentan limitaciones significativas en cobertura y precisión. Este proyecto...
- Autores:
-
Bravo Vallejos, Pedro Fernando
Sánchez Castellanos, Brandon Giovanny
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/92065
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/92065
- Palabra clave:
- Aforo vehicular
Redes neuronales
Detección de objetos
Aforo
Ingeniría Civil -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales
Procesamiento de datos
Inteligencia artificial
Vehicle capacity
Neural networks
Object detection
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La obtención de datos precisos sobre el flujo vehicular en tiempo real es indispensable para la gestión y optimización de las redes de transporte. Los métodos actuales en Bogotá, como el conteo manual y los sensores fijos, presentan limitaciones significativas en cobertura y precisión. Este proyecto aborda estos desafíos mediante el desarrollo de un sistema inteligente de aforo vehicular en tiempo real utilizando redes neuronales convolucionales y visión por computador. Utilizando el modelo YOLOv8n, se realizó la detección y clasificación de vehículos en tres categorías: carros, motos y buses/camiones. Se capturaron videos de alta resolución en un punto estratégico de Bogotá, y se procesaron las imágenes para entrenar el modelo. Las técnicas de procesamiento de datos incluyeron etiquetado, aumento y normalización de imágenes. Las métricas de evaluación utilizadas, como precisión, recall, mAP, F1 Score, y análisis de la matriz de confusión, demostraron la alta efectividad del modelo en la detección vehicular. Además, se discutieron las velocidades de procesamiento y la eficiencia del sistema, cruciales para aplicaciones en tiempo real. Los resultados reflejan un alto nivel de precisión y recall, sugiriendo la viabilidad del sistema para su implementación en la gestión del tráfico urbano, mejorando así la planificación del tráfico, reduciendo tiempos de viaje y emisiones contaminantes, y proporcionando datos confiables para la toma de decisiones en movilidad. |
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Las técnicas de procesamiento de datos incluyeron etiquetado, aumento y normalización de imágenes. Las métricas de evaluación utilizadas, como precisión, recall, mAP, F1 Score, y análisis de la matriz de confusión, demostraron la alta efectividad del modelo en la detección vehicular. Además, se discutieron las velocidades de procesamiento y la eficiencia del sistema, cruciales para aplicaciones en tiempo real. Los resultados reflejan un alto nivel de precisión y recall, sugiriendo la viabilidad del sistema para su implementación en la gestión del tráfico urbano, mejorando así la planificación del tráfico, reduciendo tiempos de viaje y emisiones contaminantes, y proporcionando datos confiables para la toma de decisiones en movilidad.The acquisition of precise real-time vehicle flow data is essential for the management and optimization of transportation networks. Current methods in Bogotá, such as manual counting and fixed sensors, have significant limitations in coverage and accuracy. This project addresses these challenges by developing an intelligent real-time vehicle counting system using convolutional neural networks and computer vision. Utilizing the YOLOv8n model, vehicles were detected and classified into three categories: cars, motorcycles, and buses/trucks. High-resolution videos were captured at a strategic point in Bogotá, and the images were processed to train the model. Data processing techniques included labeling, augmentation, and normalization of images. Evaluation metrics such as precision, recall, mAP, F1 Score, and confusion matrix analysis demonstrated the model's high effectiveness in vehicle detection. Additionally, processing speeds and system efficiency, crucial for real-time applications, were discussed. The results show a high level of precision and recall, suggesting the system's feasibility for implementation in urban traffic management. This enhances traffic planning, reduces travel times and emissions, and provides reliable data for mobility decision-making.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aforo vehicularRedes neuronalesDetección de objetosAforoIngeniría Civil -- Tesis y disertaciones académicasRedes neuronalesProcesamiento de datosInteligencia artificialVehicle capacityNeural networksObject detectionCapacityDesarrollo de un sistema inteligente de aforo vehicular en tiempo real mediante reconocimiento de imágenes y redes neuronalesDevelopment of an intelligent vehicular capacity system in real time through image recognition and neural networksbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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