Aplicativo embebido de alerta de colisión con otros vehículos usando 3 cámaras estéreo

Los sistemas avanzados de asistencia al conductor, conocidos por sus siglas en inglés como ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Son tecnologías que pueden emitir alertas al conductor o intervenir directamente en el control del vehículo para evitar posibles accidentes. En países de bajos ingres...

Full description

Autores:
Atuesta Flor, Franklin David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad del Valle
Repositorio:
Repositorio Digital Univalle
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/38394
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10893/38394
Palabra clave:
Desarrollo de aplicaciones
Visión por computador
Cámaras digitales
Tecnología de asistencia
Sensores
Vehículos
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:Los sistemas avanzados de asistencia al conductor, conocidos por sus siglas en inglés como ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Son tecnologías que pueden emitir alertas al conductor o intervenir directamente en el control del vehículo para evitar posibles accidentes. En países de bajos ingresos, estas herramientas no son de fácil acceso debido a su alto costo y aunque existen módulos adaptables como cámaras frontales o radares, estos no ofrecen lo necesario para alertar eficazmente al conductor sobre posibles colisiones con otros vehículos. Este proyecto se centra en el desarrollo de un aplicativo de alerta de colisión con otros vehículos usando 3 cámaras estéreo. El objetivo principal del aplicativo es generar alertas visuales para el conductor, evaluando el riesgo de colisión con otros vehículos. Para ello, se basa en las distancias relativas, las trayectorias de los vehículos cercanos y la velocidad del propio vehículo, utilizando la información captada por cámaras estéreo. El desarrollo incluye la creación de algoritmos para evaluar colisiones y generar sus respectivas alertas, el uso de redes neuronales para detectar los objetos de interés en las escenas y la integración de las tres cámaras para generar una panorámica de la vista frontal del vehículo. Los resultados de este proyecto demuestran la viabilidad y la efectividad del uso de cámaras estéreo y redes neuronales para generación de alertas, pues logro una precisión del 94,2 % y una exactitud del 86,78%.