Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido

This project addresses the acquisition of non-authoritative collaborative traffic flow data to predict the noise generated by urban roads, in order to do noise maps. For this, traffic information is acquired using collaborative platforms such as Google Maps, which gives the information of travel tim...

Full description

Autores:: Duque Gutiérrez, Carolina

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2019

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: spa

id	SANBUENAV2_867d010c0cf4f38adffb584571642333
oai_identifier_str	oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/7085
network_acronym_str	SANBUENAV2
network_name_str	Repositorio USB
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
title	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
spellingShingle	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido Artículo científico Artículo de revisión Investigación Estilos de citación Mapas de ruido Sistemas colaborativos Función de correlación Tráfico vehicular Aforo vehicular Review article Scientific article Research Citation styles Noise map Collaborative platforms Correlation function Traffic flow Urban roads Fuentes de sonido Ingeniería de sonido Ruido ambiental Ruido Contaminación por ruido Vehículos Acústica Simulación acústica
title_short	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
title_full	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
title_fullStr	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
title_full_unstemmed	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
title_sort	Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido
dc.creator.fl_str_mv	Duque Gutiérrez, Carolina
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	Murillo Gómez, Diego Mauricio Ladino Velásquez, Anderson
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	Duque Gutiérrez, Carolina
dc.subject.spa.fl_str_mv	Artículo científico Artículo de revisión Investigación Estilos de citación Mapas de ruido Sistemas colaborativos Función de correlación Tráfico vehicular Aforo vehicular Review article Scientific article Research Citation styles Noise map Collaborative platforms Correlation function Traffic flow Urban roads
topic	Artículo científico Artículo de revisión Investigación Estilos de citación Mapas de ruido Sistemas colaborativos Función de correlación Tráfico vehicular Aforo vehicular Review article Scientific article Research Citation styles Noise map Collaborative platforms Correlation function Traffic flow Urban roads Fuentes de sonido Ingeniería de sonido Ruido ambiental Ruido Contaminación por ruido Vehículos Acústica Simulación acústica
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv	Fuentes de sonido Ingeniería de sonido Ruido ambiental Ruido Contaminación por ruido Vehículos Acústica Simulación acústica
description	This project addresses the acquisition of non-authoritative collaborative traffic flow data to predict the noise generated by urban roads, in order to do noise maps. For this, traffic information is acquired using collaborative platforms such as Google Maps, which gives the information of travel time and speed in a length path. To determine the traffic flow, it has been done a correlation of the amount of vehicles that travel with a specific speed in a certain type of road. For this, it was necessary to characterize the roads in the city of Medellń and to study its typical behavior with help of data taken in field by studentes of the Universidad de San Buenaventura and information given by the Secretaría de Movilidad of Medellín, and data taken from Google Maps. One of the methodologies proposed was to find the correlation by filling an area with the amount of vehicles that typically travels a specific road then according to the speed determinate the amount that circulate in certain time, taking into account the space between vehicles called Gap. Besides, it was studied the sensibility of the obtained data in terms of the noise emission doing some simulations with it. The proposed methodology has been tested in two areas of the city. The results indicate that it is possible to use Google Maps information to predict urban noise although further analysis are required to improve the estimation of traffic flow based on the type of road, speed and time travel
publishDate	2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2019-04-24T17:55:35Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2019-04-24T17:55:35Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2019
dc.date.submitted.none.fl_str_mv	2019-04-24
dc.type.spa.fl_str_mv	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.spa.spa.fl_str_mv	Trabajo de Grado
dc.type.driver.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv	C. Duque Gutiérrez, “Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido.”, Trabajo de grado Ingeniería de Sonido, Universidad de San Buenaventura Medellín, Facultad de Ingenierías, 2019.
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	http://hdl.handle.net/10819/7085
identifier_str_mv	C. Duque Gutiérrez, “Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido.”, Trabajo de grado Ingeniería de Sonido, Universidad de San Buenaventura Medellín, Facultad de Ingenierías, 2019.
url	http://hdl.handle.net/10819/7085
dc.language.iso.spa.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.rights.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.cc.spa.fl_str_mv	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
rights_invalid_str_mv	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.spa.fl_str_mv	pdf
dc.format.extent.spa.fl_str_mv	68 páginas
dc.format.medium.spa.fl_str_mv	Recurso en linea
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	application/pdf
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv	Ingenierias
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv	Ingeniería de Sonido
dc.publisher.sede.spa.fl_str_mv	Medellín
institution	Universidad de San Buenaventura
dc.source.bibliographicCitation.spa.fl_str_mv	[1] P. Kogan, “Análisis de la eficiencia de la ponderación a para evaluar efectos del ruido en el ser humano,” Master’s thesis, Universidad Austral de chile, 2004. [2] Observatorio de Salud y Medio Ambiente de Andalucía, Ruido y salud, 2008. [3] F. Perez, A. Bautista, M. Salazar, and A. Macias, “Análisis del flujo de tráfico vehicular a través de un modelo macroscópico,” DYNA, 2013. [4] N. S. Torres, C. Hernandez, and L. F. Pedraza, “Redes neuronales y predicción de trafico,” Revista Tecnura, vol. 15, no. 29, pp. 90–97, 2011. [5] A. Lozano, V. Torres, and J. P. Antún, “Tráfico vehicular en zonas urbanas,” Ciencias, vol. 70, Junio 2003. [6] M. Bravo, L. Briceño, R. Cominetti, C. E. Cortés, and F. Martínez, “An integrated behavioral model of the land-use and transport systems with network congestion and location externalities,” Transportation Research Part B: Methodological, vol. 44, no. 4, pp. 584–596, 2010. [7] E. Santa María Dávila, L. Flores González, D. C. Tintaya, Y. L. Valero, and W. J. Montenegro, “Determinación de un modelo de simulación de tráfico que considere variables que influyen en su comportamiento basado en redes neuronales artificiales de aprendizaje supervisados,” [8] J. Raj, H. Bahuleyan, and L. D. Vanajakshi, “Application of data mining techniques for traffic density estimation and prediction,” Transportation Research Procedia, vol. 17, pp.321–330, December 2016 [9] P. Borkar, M. V. Sarode, and L. G. Malik, “Employing speeded scaled conjugate gradient algorithm for multiple contiguous feature vector frames: An approach for traffic density state estimation,” Physics Procedia vol. 78, pp. 740–747, 2016. [10] A. S. A. Al-Sobky and R. M. Mousa, “Traffic density determination and its applications using smartphone,” Alexandria Engineering Journal, vol. 55, pp. 513–523, 2016. [11] O. Asmaa, K. Mokhtar, and A. Ouamri, “Road traffic density estimation using microscopic and macroscopic parameters,” Image and Vision Computing, vol. 31, pp. 887–894, November 2013. [12] S. Conradt, “How does google maps know where traffic is?.” web site, April 2017. http://mentalfloss.com/article/92958/how-does-google-maps-know-where-traffic. [13] H. D. Elejade López, J. C. A. Milena, A. Bañuelos Irusta, L. Tafur Jiménez, R. M. Martínez, H. D. Sánchez Quitiaquez, and L. C. Gil Salazar, Actualización de los mapas de ruido de la zona urbana de los municipios de Medellín, Bello e Itagüí. Area Metropolitana del Valle de Aburrá, 2015 [14] C. A. Echeverri, D. M. Murillo, and G. M. Valencia, “Simulation of road traffic noise as a tool for redesigning public transport routes in the municipality of Medellin,” Revisita Ingenierías Universidad de Medellin, vol. 10, no. 18, pp. 19–30, 2011 [15] F. S. Echazarreta, “Estrategia de elaboración de un mapa de ruido,” 2008. [16] P. Martínez and A. Moreno, “El ruido ambiental urbano de Madrid: caracterización y evaluación cuantitativa de la población potencialmente afectable,” Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, no. 40, pp. 153–180, 2005. [18] F. Miyara, Introducción a la Acústica. 2011. [19] C. Juan Gabriel, “Contenido didáctico del curso acústica y fundamentos del sonido.” Diciembre 2010. [20] M. Möser and J. L. Barros, Ingeniería Acústica, Teoría y Aplicaciones. Springer, 2009 [21] S. A. española, “Acústica ambiental: análisis, legislación y soluciones,” 2009. [22] Bruel and Kjaer, “Ruido ambiental,” 2000. [23] J. Quartieri, N. Mastorakis, G. Iannone, C. Guarnaccia, S. Ambrosio, A. Troisi, and T. Lenza, “A review of traffic noise predictive noise models,” Recent Advances in Applied and Theoretical Mechanics, pp. 72–80, 2009. [24] D. M. Murillo Gómez, J. C. Gil Carvajal, V. Zapata Rodríguez, and J. J. Téllez García, “Assessment of the rls 90 calculation method for predicting road traffic noise in colombian conditions,” Revista Facultad de Ingeniería, vol. 1, no. 75, pp. 175–188, 2015. [25] Braunstein and B. GmbH, “Soundplan manual 7.1,” SoundPLAN International LLC, 2012. [26] J. L. Devore, Probabilidad y Estadística para ingenierías y ciencias. No. 9, Cengage Learning Editores, 7 ed., 2013. [27] C. Martines Bencardino, Estadística Básica Aplicada. Ecoe Ediciones, 4 ed., 2011. [28] “Código nacional de tránsito terrestre.” Ministerio de Transporte [29] I. Thomson and A. Bull, “La congestión del tránsito urbano: causas y consecuencias económicas y sociales,” Revista de la Cepal, pp. 109–121, 2002. [30] S. A. Rivera and D. E. Cárdenas, “Aceptabilidad de intervalos (brechas) para maniobras en intersecciones de prelaciÓn vial,” Master’s thesis, Universidad de Medellín, 2012. [31] B. Luis and B. José, “Manual de carreteras,” 2000. [32] J. J. Manjarres, J. E. Cabrera, D. Latorre, and J. Reyes, “Características software colaborativo.” web site. https://sites.google.com/a/correounivalle.edu.co/softwarecolaborativo- en-internet-uvaunivalle/caracteristicas-software-colaborativo-deinternet-1. [33] Acuerdo 48 de 2014. Alcaldía de Medellín, 2014. [34] Resolución 0627 (Norma Nacional de emisión de ruido y ruido ambiental). Imprenta Nacional, 2006.
dc.source.instname.spa.fl_str_mv	Universidad de San Buenaventura - Medellín
dc.source.other.spa.fl_str_mv	Biblioteca Medellín (San Benito) CD-5003t
dc.source.reponame.spa.fl_str_mv	Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura
bitstream.url.fl_str_mv	https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/d1563a1a-b6c1-419e-8ea5-0757537f5c51/download https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/cebb75fa-512f-4629-9a59-1391cbdb4d18/download https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/c81e849c-46ad-4f9b-96a3-1e5e01c5f2fc/download https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/3ee53027-f35b-4507-a49c-06c5d6805c05/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	8143010d5f930a47fb08f9a45157e470 0c7b7184e7583ec671a5d9e43f0939c0 e5cbe9ddec16b1d1b0e76bcd0c41278c 7d70ea4163496ec6165e3d7123130456
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombia
repository.mail.fl_str_mv	bdigital@metabiblioteca.com
_version_	1812932471357964288
spelling	Comunidad Científica y AcadémicaMurillo Gómez, Diego Mauricio56025f7a-3bbc-49b8-9e90-bb0caa203f37-1Ladino Velásquez, Andersonf5391997-be54-4f6e-88ca-e9eeefb3886d-1Duque Gutiérrez, Carolina2f37fb59-d885-4471-9b49-7f182015f445-12019-04-24T17:55:35Z2019-04-24T17:55:35Z20192019-04-24This project addresses the acquisition of non-authoritative collaborative traffic flow data to predict the noise generated by urban roads, in order to do noise maps. For this, traffic information is acquired using collaborative platforms such as Google Maps, which gives the information of travel time and speed in a length path. To determine the traffic flow, it has been done a correlation of the amount of vehicles that travel with a specific speed in a certain type of road. For this, it was necessary to characterize the roads in the city of Medellń and to study its typical behavior with help of data taken in field by studentes of the Universidad de San Buenaventura and information given by the Secretaría de Movilidad of Medellín, and data taken from Google Maps. One of the methodologies proposed was to find the correlation by filling an area with the amount of vehicles that typically travels a specific road then according to the speed determinate the amount that circulate in certain time, taking into account the space between vehicles called Gap. Besides, it was studied the sensibility of the obtained data in terms of the noise emission doing some simulations with it. The proposed methodology has been tested in two areas of the city. The results indicate that it is possible to use Google Maps information to predict urban noise although further analysis are required to improve the estimation of traffic flow based on the type of road, speed and time travelEste proyecto está enfocado en la adquisición de datos colaborativos de flujo vehicular para predecir el ruido generado en las vías urbanas, con el fin de realizar mapas de ruido. Para esto, la información de tráfico es adquirida usando plataformas colaborativas como Google Maps. La misma brinda información de tiempo de viaje y velocidad en tramo determinado. Para establecer el flujo de tráfico, se realiza una correlación de la cantidad de vehículos que circulan con una velocidad específica en cierto tipo de vía. Para esto es necesario caracterizar las calles en la ciudad de Medellín y estudiar su usual comportamiento. Esto es posible, al estudiar la información tomada en campo por estudiantes de la Universidad de San Buenaventura y brindada por la Secretaría de Movilidad de Medellín, y datos obtenidos con Google Maps. Una de las metodologías propuestas es encontrar la correlación llenando un área con la cantidad de vehículos que normalmente viajan en una vía específica. Luego de acuerdo a la velocidad, se determina la cantidad que circulan en cierto período de tiempo. Teniendo en cuenta el espacio entre vehículos llamado brecha o gap. En adición, se estudió la sensibilidad de los datos obtenidos en términos de la emisión de ruido realizando simulaciones con los mismos. La metodología propuesta ha sido probada en dos áreas de la ciudad. Los resultados indican que es posible usar la información dada por Google Maps para predecir ruido urbano. Sin embargo, se necesitan análisis más profundos para mejorar la estimación del flujo de tráfico basado en el tipo de vía, la velocidad y el tiempo de viajepdf68 páginasRecurso en lineaapplication/pdfC. Duque Gutiérrez, “Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido.”, Trabajo de grado Ingeniería de Sonido, Universidad de San Buenaventura Medellín, Facultad de Ingenierías, 2019.http://hdl.handle.net/10819/7085spaIngenieriasIngeniería de SonidoMedellín[17] J. S. Marulanda, J. Ochoa Villegas, and L. A. Tafur Jiménez, “Alternativas para la adquisición de datos colaborativos necesarios en la construcción de mapas de ruido de trafico automotor,” Ingenierías USBMed, vol. 8, no. 2, p. 14, 2017.Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2[1] P. Kogan, “Análisis de la eficiencia de la ponderación a para evaluar efectos del ruido en el ser humano,” Master’s thesis, Universidad Austral de chile, 2004.[2] Observatorio de Salud y Medio Ambiente de Andalucía, Ruido y salud, 2008.[3] F. Perez, A. Bautista, M. Salazar, and A. Macias, “Análisis del flujo de tráfico vehicular a través de un modelo macroscópico,” DYNA, 2013.[4] N. S. Torres, C. Hernandez, and L. F. Pedraza, “Redes neuronales y predicción de trafico,” Revista Tecnura, vol. 15, no. 29, pp. 90–97, 2011.[5] A. Lozano, V. Torres, and J. P. Antún, “Tráfico vehicular en zonas urbanas,” Ciencias, vol. 70, Junio 2003.[6] M. Bravo, L. Briceño, R. Cominetti, C. E. Cortés, and F. Martínez, “An integrated behavioral model of the land-use and transport systems with network congestion and location externalities,” Transportation Research Part B: Methodological, vol. 44, no. 4, pp. 584–596, 2010.[7] E. Santa María Dávila, L. Flores González, D. C. Tintaya, Y. L. Valero, and W. J. Montenegro, “Determinación de un modelo de simulación de tráfico que considere variables que influyen en su comportamiento basado en redes neuronales artificiales de aprendizaje supervisados,”[8] J. Raj, H. Bahuleyan, and L. D. Vanajakshi, “Application of data mining techniques for traffic density estimation and prediction,” Transportation Research Procedia, vol. 17, pp.321–330, December 2016[9] P. Borkar, M. V. Sarode, and L. G. Malik, “Employing speeded scaled conjugate gradient algorithm for multiple contiguous feature vector frames: An approach for traffic density state estimation,” Physics Procedia vol. 78, pp. 740–747, 2016.[10] A. S. A. Al-Sobky and R. M. Mousa, “Traffic density determination and its applications using smartphone,” Alexandria Engineering Journal, vol. 55, pp. 513–523, 2016.[11] O. Asmaa, K. Mokhtar, and A. Ouamri, “Road traffic density estimation using microscopic and macroscopic parameters,” Image and Vision Computing, vol. 31, pp. 887–894, November 2013.[12] S. Conradt, “How does google maps know where traffic is?.” web site, April 2017. http://mentalfloss.com/article/92958/how-does-google-maps-know-where-traffic.[13] H. D. Elejade López, J. C. A. Milena, A. Bañuelos Irusta, L. Tafur Jiménez, R. M. Martínez, H. D. Sánchez Quitiaquez, and L. C. Gil Salazar, Actualización de los mapas de ruido de la zona urbana de los municipios de Medellín, Bello e Itagüí. Area Metropolitana del Valle de Aburrá, 2015[14] C. A. Echeverri, D. M. Murillo, and G. M. Valencia, “Simulation of road traffic noise as a tool for redesigning public transport routes in the municipality of Medellin,” Revisita Ingenierías Universidad de Medellin, vol. 10, no. 18, pp. 19–30, 2011[15] F. S. Echazarreta, “Estrategia de elaboración de un mapa de ruido,” 2008.[16] P. Martínez and A. Moreno, “El ruido ambiental urbano de Madrid: caracterización y evaluación cuantitativa de la población potencialmente afectable,” Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, no. 40, pp. 153–180, 2005.[18] F. Miyara, Introducción a la Acústica. 2011.[19] C. Juan Gabriel, “Contenido didáctico del curso acústica y fundamentos del sonido.” Diciembre 2010.[20] M. Möser and J. L. Barros, Ingeniería Acústica, Teoría y Aplicaciones. Springer, 2009[21] S. A. española, “Acústica ambiental: análisis, legislación y soluciones,” 2009.[22] Bruel and Kjaer, “Ruido ambiental,” 2000.[23] J. Quartieri, N. Mastorakis, G. Iannone, C. Guarnaccia, S. Ambrosio, A. Troisi, and T. Lenza, “A review of traffic noise predictive noise models,” Recent Advances in Applied and Theoretical Mechanics, pp. 72–80, 2009.[24] D. M. Murillo Gómez, J. C. Gil Carvajal, V. Zapata Rodríguez, and J. J. Téllez García, “Assessment of the rls 90 calculation method for predicting road traffic noise in colombian conditions,” Revista Facultad de Ingeniería, vol. 1, no. 75, pp. 175–188, 2015.[25] Braunstein and B. GmbH, “Soundplan manual 7.1,” SoundPLAN International LLC, 2012.[26] J. L. Devore, Probabilidad y Estadística para ingenierías y ciencias. No. 9, Cengage Learning Editores, 7 ed., 2013.[27] C. Martines Bencardino, Estadística Básica Aplicada. Ecoe Ediciones, 4 ed., 2011.[28] “Código nacional de tránsito terrestre.” Ministerio de Transporte[29] I. Thomson and A. Bull, “La congestión del tránsito urbano: causas y consecuencias económicas y sociales,” Revista de la Cepal, pp. 109–121, 2002.[30] S. A. Rivera and D. E. Cárdenas, “Aceptabilidad de intervalos (brechas) para maniobras en intersecciones de prelaciÓn vial,” Master’s thesis, Universidad de Medellín, 2012.[31] B. Luis and B. José, “Manual de carreteras,” 2000.[32] J. J. Manjarres, J. E. Cabrera, D. Latorre, and J. Reyes, “Características software colaborativo.” web site. https://sites.google.com/a/correounivalle.edu.co/softwarecolaborativo- en-internet-uvaunivalle/caracteristicas-software-colaborativo-deinternet-1.[33] Acuerdo 48 de 2014. Alcaldía de Medellín, 2014.[34] Resolución 0627 (Norma Nacional de emisión de ruido y ruido ambiental). Imprenta Nacional, 2006.Universidad de San Buenaventura - MedellínBiblioteca Medellín (San Benito) CD-5003tBiblioteca Digital Universidad de San BuenaventuraArtículo científicoArtículo de revisiónInvestigaciónEstilos de citaciónMapas de ruidoSistemas colaborativosFunción de correlaciónTráfico vehicularAforo vehicularReview articleScientific articleResearchCitation stylesNoise mapCollaborative platformsCorrelation functionTraffic flowUrban roadsFuentes de sonidoIngeniería de sonidoRuido ambientalRuidoContaminación por ruidoVehículosAcústicaSimulación acústicaIngeniero de SonidoEstrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruidoTrabajo de grado - PregradoTrabajo de Gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fPublicationORIGINALEstrategias_Adquisicion_Informacion_Duque_2019.pdfEstrategias_Adquisicion_Informacion_Duque_2019.pdfapplication/pdf1631988https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/d1563a1a-b6c1-419e-8ea5-0757537f5c51/download8143010d5f930a47fb08f9a45157e470MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82071https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/cebb75fa-512f-4629-9a59-1391cbdb4d18/download0c7b7184e7583ec671a5d9e43f0939c0MD52TEXTEstrategias_Adquisicion_Informacion_Duque_2019.pdf.txtEstrategias_Adquisicion_Informacion_Duque_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain92921https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/c81e849c-46ad-4f9b-96a3-1e5e01c5f2fc/downloade5cbe9ddec16b1d1b0e76bcd0c41278cMD53THUMBNAILEstrategias_Adquisicion_Informacion_Duque_2019.pdf.jpgEstrategias_Adquisicion_Informacion_Duque_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6594https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/3ee53027-f35b-4507-a49c-06c5d6805c05/download7d70ea4163496ec6165e3d7123130456MD5410819/7085oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/70852023-02-24 11:31:35.674http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/https://bibliotecadigital.usb.edu.coRepositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombiabdigital@metabiblioteca.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

Estrategias para la adquisición de información asociada a tráfico vehicular y su aplicación en mapas de ruido

Publicaciones similares