COUNTPASS: Contador Automático de Pasajeros

Mejorar los sistemas de conteo de pasajeros en el transporte público es crucial debido a diversos retos. Los métodos tradicionales, como el recuento manual, los torniquetes y los sensores infrarrojos han demostrado ser limitados en cuanto a precisión y eficacia. Para resolver este problema, este proyecto se centró en el desarrollo de un sistema inteligente basado en tecnologías de visión por ordenador y algoritmos de seguimiento. Entre los hitos conseguidos se incluye la creación de un sistema capaz de detectar, rastrear y contar con precisión pasajeros que entran y salen de buses o de portales de prueba, mediante la utilización de bibliotecas OpenCV y métodos como Tiny-YOLOv4 y Optical Flow para la detección y el rastreo de objetos, respectivamente. Este avance contribuye significativamente a mejorar la gestión de las rutas, reducir los tiempos de espera y optimizar la asignación de recursos, mejorando así la eficiencia operativa del sistema de transporte público y proporcionando una experiencia más cómoda a los usuarios. Los objetivos del proyecto eran diseñar e implementar un prototipo mejorado de contador automático de pasajeros mediante visión por ordenador. Los objetivos específicos consistían en evaluar modelos de detección y algoritmos de seguimiento de objetos, desplegar la arquitectura propuesta en un sistema embebido portátil y validar el rendimiento del sistema en comparación con versiones anteriores del proyecto. Las pruebas realizadas arrojaron mejoras significativas en comparación con el proyecto anterior, logrando una métrica F1-Score media del 94,3%. En conclusión, este proyecto desarrolló e implantó con éxito un sistema inteligente de conteo de personas, mejorando la precisión y la eficiencia en el transporte público. Los resultados resaltan el potencial de las tecnologías de visión por ordenador para optimizar los sistemas de transporte, beneficiando tanto a las empresas de transporte como a los pasajeros.

• Autores: Curiel, Gabriela; Guerrero, Kevin
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11546
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/11546
• Palabra clave: Vision por computadora, Seguimiento, Inteligencia artificial, Autobuses, Conteo Automático; Computer vison, Tracking, Artificial Inteligent, Bus, Automatic counter
• License: Universidad del Norte