Una aplicación que estime el nivel de responsabilidad de un conductor en un accidente automovilístico basado en el análisis de imágenes implementando aprendizaje de máquina.

Este proyecto cuyo objetivo es realizar un aporte inicial a la resolución de accidentes de tránsito, desarrollando una aplicativo que permita capturar la escena del accidente, y con ayuda de técnicas como visión por computadora y aprendizaje de máquina, se detecten los objetos y se obtengan las dist...

Full description

Autores:

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:: RIUD: repositorio U. Distrital

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description	Este proyecto cuyo objetivo es realizar un aporte inicial a la resolución de accidentes de tránsito, desarrollando una aplicativo que permita capturar la escena del accidente, y con ayuda de técnicas como visión por computadora y aprendizaje de máquina, se detecten los objetos y se obtengan las distancias, para que, a partir de estas, y de unos parámetros recibidos por la aplicación se pueda estimar la probabilidad de que vehículo fue el culpable.
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was the culprit can be estimated.pdfspaVisión por computadoraprendizaje de máquinadetección de objetosaccidentes de tránsitoMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y Disertaciones AcadémicasResponsabilidad por accidentes de tránsitoAccidentes de tránsito - AplicacionesVisión por computadorToma de decisiones - Innovaciones tecnológicasComputer visionmachine learningobject detectiontraffic accidentsUna aplicación que estime el nivel de responsabilidad de un conductor en un accidente automovilístico basado en el análisis de imágenes implementando aprendizaje de máquina.An application that estimates the level of liability of a driver in a car accident based on image analysis implementing machine learning.Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Monografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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Una aplicación que estime el nivel de responsabilidad de un conductor en un accidente automovilístico basado en el análisis de imágenes implementando aprendizaje de máquina.

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