Reconocimiento de patrones en imágenes de video para el monitoreo de eventos de tráfico vehicular en Santiago de Cali
In this project, the design of a distributed system for patterns recognition in video images is made, focused mainly on patterns that negatively impact vehicular traffic in the city of Santiago de Cali. First, the identification of the patterns or behaviors that suppose a greater impact on the vehic...
- Autores:
-
Arce Millán, Kevin Sebastián
Vasco Alzate, Ian Steban
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/10190
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10614/10190
- Palabra clave:
- Ingeniería Informática
Procesamiento electrónico de datos
Procesamiento digital de imágenes
Tráfico vehicular
Sistemas distribuidos
Cluster
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In this project, the design of a distributed system for patterns recognition in video images is made, focused mainly on patterns that negatively impact vehicular traffic in the city of Santiago de Cali. First, the identification of the patterns or behaviors that suppose a greater impact on the vehicular traffic of the city was made. Based on these patterns, a cluster was built based on infrastructure technologies of distributed systems for data analysis, an algorithm was implemented for the recognition of the selected patterns, and handling the mechanisms for the notification of corresponding alerts. After, a test plan was elaborated with each one of the different possible configurations, in order to determine the performance at the moment of processing the video images. Finally, an analysis is made based on the results which will serve as base for future research |
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After, a test plan was elaborated with each one of the different possible configurations, in order to determine the performance at the moment of processing the video images. Finally, an analysis is made based on the results which will serve as base for future researchEn este proyecto se realiza el diseño de un sistema distribuido para el reconocimiento de patrones en imágenes de video, enfocado principalmente a patrones que impactan de manera negativa el tráfico vehicular en la ciudad de Santiago de Cali. Se realizó la identificación de los patrones o comportamientos que suponen un impacto mayor en el tráfico vehicular de la ciudad. A partir de dichos patrones se construyó un clúster basado en tecnologías de infraestructura de sistemas distribuidos para análisis de datos, se implementó un algoritmo para el reconocimiento de patrones de afectación del tráfico seleccionados, y los mecanismos para la notificación de las alertas correspondientes. Con este propósito, se proporciona inicialmente los pasos para la elaboración de este proyecto, la descripción de sus componentes y el diseño con el cual fue implementado. Después, se elaboró un plan de pruebas que contara con cada una de las distintas configuraciones posibles, con el fin de determinar el rendimiento al momento del procesamiento de las imágenes de video. Para finalizar, se realiza un análisis con base en los resultados obtenidos el cual servirá como pilar para futuras investigacionesProyecto de grado (Ingeniero en Informática)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2018PregradoIngeniero(a) en Informáticaapplication/pdf98 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería InformáticaDepartamento de Operaciones y SistemasFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOApache Hadoop. Apache Hadoop YARN. [en línea] [Consultado: 20 de noviembre de 2017]. Disponible en: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html Dan Mašek. (2016). Counting Cars OpenCV + Python Issue [source code]. https://stackoverflow.com/questions/36254452/counting-cars-OpenCV-python-issue Docs.OpenCV.org. (2015). Tutorials— OpenCV 2.4.13.5 documentation. [en línea] [Consultado: el 19 de octubre de 2017]. Disponible en: https://docs.OpenCV.org/2.4/doc/tutorials Hadoop. HDFS Architecture guide. [en línea] [Consultado: 20 de noviembre de 2017] Disponible en: https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html#NameNode+and+DataNodes Hadoop. MapReduce tutorial. Mapper. [en línea] [Consultado: 5 de enero de 2018]. Disponible en: https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html IBM developerWorks. Clustering 101: A basic tutorial. [en línea]. [Consultado: el 19 de octubre de 2017. Disponible en: https://www.ibm.com/developerworks/aix/tutorials/clustering/clustering.html. Ignacio Davó Escrivá (2015-2016) Instalación y configuración de herramientas software para Big Data. (Tesis de pregrado). Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Informàtica Universitat Politècnica de València. España ORMELLA, Carlos (2015). Introducción a la computación en la nube y big data. [en línea] [Consultado: 16 de marzo de 2017]. Disponible en internet: http://www.criptored.upm.es/descarga/IntroCiberespacioBigData.pdf PENCHIKALA, Srini. Big Data Processing with Apache Spark – Part 1 Introduction. [en línea] [Consultado: 14 de diciembre de 2017]. Disponible en: https://www.infoq.com/articles/apache-spark-introduction Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. Schunck. MACHINE VISION. McGraw-Hill, Inc., ISBN 0-07-032018-7, 1995 p 123-124 Spark Apache. Class Spark Context. [en línea] [Consultado: 5 de enero de 2018]. Disponible en https://spark.apache.org/docs/2.0.2/api/java/org/apache/spark/SparkContext.html Universidad de JAEN. Reducción del ruido en una imagen digital. [en línea] [Consultado: el 2 de enero de 2018]. 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