A framework for traffic risk management using deep learning and computer vision techniques
Las ciudades ampliamente urbanizadas tienen múltiples factores que contribuyen a aumentar el riesgo de accidentes de tráfico. Entre ellos, Bogotá ha invertido en desarrollar una red de cámaras de monitoreo de tráfico y un centro de gestión para minimizar la ocurrencia de accidentes. Con los avances...
- Autores:
-
Wilches Pérez, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/55024
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/55024
- Palabra clave:
- Visión por computador
Eventos conflictivos
Deep learning
Análisis de riesgo en tráfico
Medidas sustitutas de seguridad
Computer visión
Conflicting events
Deep Learning
Traffic risk análisis
Surrogate safety measurements
Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicas
Visión por computador
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Aprendizaje de máquinas
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Las ciudades ampliamente urbanizadas tienen múltiples factores que contribuyen a aumentar el riesgo de accidentes de tráfico. Entre ellos, Bogotá ha invertido en desarrollar una red de cámaras de monitoreo de tráfico y un centro de gestión para minimizar la ocurrencia de accidentes. Con los avances en visión por computador y deep learning, se pueden aplicar métodos para adquirir información del tráfico más rápido y mejor que con la supervisión humana. Este proyecto propone una metodología para estimar el riesgo de tráfico de eventos conflictivos y medidas sustitutas de seguridad, utilizando técnicas de última generación de detección y seguimiento de objetos. Primero, se presenta un método de calibración de la cámara, basado en la estimación de puntos de fuga. A continuación, se evalúan las técnicas de detección y seguimiento de objetos y se aplica un método de modelado de la escena, basado en la técnica de calibración, para estimar la proyección al plano de tierra de los objetos. Luego, se presentan los resultados en casos de identificación de eventos conflictivos y mediciones sustitutas de seguridad en el tráfico. Finalmente, se presentan las conclusiones del análisis de riesgos de tránsito, mostrando el potencial de la metodología propuesta en brindar información importante para tomar decisiones que conduzcan a mejorar la seguridad vial. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_f1cfParra Rodríguez, Carlos AlbertoQuiroga Sepúlveda, Julián ArmandoWilches Pérez, Carlos Andrés2021-07-15T21:22:53Z2021-07-15T21:22:53Z2021http://hdl.handle.net/10554/55024instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coLas ciudades ampliamente urbanizadas tienen múltiples factores que contribuyen a aumentar el riesgo de accidentes de tráfico. Entre ellos, Bogotá ha invertido en desarrollar una red de cámaras de monitoreo de tráfico y un centro de gestión para minimizar la ocurrencia de accidentes. Con los avances en visión por computador y deep learning, se pueden aplicar métodos para adquirir información del tráfico más rápido y mejor que con la supervisión humana. Este proyecto propone una metodología para estimar el riesgo de tráfico de eventos conflictivos y medidas sustitutas de seguridad, utilizando técnicas de última generación de detección y seguimiento de objetos. Primero, se presenta un método de calibración de la cámara, basado en la estimación de puntos de fuga. A continuación, se evalúan las técnicas de detección y seguimiento de objetos y se aplica un método de modelado de la escena, basado en la técnica de calibración, para estimar la proyección al plano de tierra de los objetos. Luego, se presentan los resultados en casos de identificación de eventos conflictivos y mediciones sustitutas de seguridad en el tráfico. Finalmente, se presentan las conclusiones del análisis de riesgos de tránsito, mostrando el potencial de la metodología propuesta en brindar información importante para tomar decisiones que conduzcan a mejorar la seguridad vial.Highly urbanized cities have multiple factors that contribute to increasing traffic accident risk. Among them, Bogotá has invested in developing a network of traffic monitoring cameras and a management center to minimize accident occurrence. With improvements in computer vision and deep learning techniques, methods can be applied to acquire traffic information faster and better than with human supervision. This project proposed a methodology to estimate traffic risk from conflicting events and surrogate safety measurements, using state-of-the-art object detection and tracking techniques. First, a method of camera calibration is presented, based on vanishing point estimation. Next, object detection and tracking techniques are evaluated, and a scene modeling method is applied, based on the calibration technique, to estimate the ground plane projection of the objects. Then, the results in cases of conflicting event identification and traffic surrogate safety measurements are presented. Finally, the conclusions of traffic risk analysis are presented, showing the potential of the proposed methodology in providing important information to take decisions that lead to improve traffic safety.Doctor en IngenieríaDoctoradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaDoctorado en IngenieríaFacultad de IngenieríaVisión por computadorEventos conflictivosDeep learningAnálisis de riesgo en tráficoMedidas sustitutas de seguridadComputer visiónConflicting eventsDeep LearningTraffic risk análisisSurrogate safety measurementsDoctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicasVisión por computadorAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Aprendizaje de máquinasEvaluación de riesgosA framework for traffic risk management using deep learning and computer vision techniquesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisORIGINALTesis PhD - Carlos Andrés Wilches Pérez.pdfTesis PhD - Carlos Andrés Wilches Pérez.pdfDocumentoapplication/pdf69993466http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/55024/1/Tesis%20PhD%20-%20Carlos%20Andr%c3%a9s%20Wilches%20P%c3%a9rez.pdfcaa9cc2b9775117b101fd8687c19a59cMD51open accessAnexos Biblioteca.pdfAnexos Biblioteca.pdfLicencia de usoapplication/pdf240075http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/55024/2/Anexos%20Biblioteca.pdf9e16e846b53114c2478daceaed980032MD52metadata only accessCarta Aval.pdfCarta Aval.pdfCarta de aprobación Director(es)application/pdf98007http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/55024/3/Carta%20Aval.pdf4c9314efd0a5dcf905d3620cad264b14MD53metadata only accessCarta Restricción.pdfCarta Restricción.pdfCarta de confidencialidadapplication/pdf39091http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/55024/4/Carta%20Restricci%c3%b3n.pdfa03543549c36d4d8af705e67b6cfb097MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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