Implementación de redes neuronales en sistema de semaforización inteligente

En este documento se presenta el desarrollo de un sistema inteligente de detección de vehículos y peatones en intersecciones semaforizadas, cuyo fin es controlar de una manera más eficiente el tiempo de operación de cada uno de los semáforos involucrados. Para lograr la detección de vehículos y peat...

Full description

Autores:
Álvarez Sánchez, Jorge Andrés
Olaya Quiñones, José David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/13074
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10614/13074
https://red.uao.edu.co/
Palabra clave:
Ingeniería Mecatrónica
Ciudad inteligente
Semaforización electrónica
Aprendizaje profundo
Lógica difusa
YOLO
Unit3D
Redes neurales (Computadores)
Inteligencia artificial
Regulación electrónica del tránsito
Neural networks (Computer science)
Artificial intelligence
Electronic traffic controls
Olaya Quiñones, José David
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2021
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description En este documento se presenta el desarrollo de un sistema inteligente de detección de vehículos y peatones en intersecciones semaforizadas, cuyo fin es controlar de una manera más eficiente el tiempo de operación de cada uno de los semáforos involucrados. Para lograr la detección de vehículos y peatones con una mayor precisión y exactitud, se incluyó el uso del algoritmo YOLO (You Only Look Once), el cual tiene como gran ventaja realizar detecciones en tiempo real, con el uso de una única red neuronal. Debido a la poca e inadecuada información que se puede conseguir a través de las autoridades municipales acerca de un dataset que permitiera entrenar nuestro sistema de detección, se realizó un sistema vial simulado haciendo uso del motor de desarrollo Unity3D. En la creación del dataset se utilizó el programa LabelImg para realizar el etiquetado de las imágenes, este entrega un documento compatible con la información que lee la red neuronal. La asignación de tiempos se realizó mediante un controlador difuso, el cual es un sistema matemático que analiza los valores de entradas analógicas en términos de variables lógicas que toman valores continuos entre 0 y 1; en este caso su entrada es la diferencia entre el número de vehículos detectados y el promedio de vehículos de los 4 carriles. El controlador como salida entrega el tiempo más adecuado para cada carril
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