Clasificación y conteo de tráfico en video mediante un paradigma de inteligencia computacional

En este proyecto se realizó un algoritmo de clasificación y conteo de tráfico utilizando redes neuronales como modelo de clasificación, estas se entrenaron utilizando back propagation con descenso de gradiente estocástico y con un algoritmo genético simple, el tipo de redes que se manejó fue feedfor...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/26631
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/26631
Palabra clave:
Conteo de tráfico
Algoritmo genético
Red neuronal
Red neuronal convolucional
Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Procesamiento electrónico de datos
Regulación del tráfico
Procesamiento digital de imágenes
Traffic counting
Genetic algorithm
Neural network
Convolutional neural network
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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description En este proyecto se realizó un algoritmo de clasificación y conteo de tráfico utilizando redes neuronales como modelo de clasificación, estas se entrenaron utilizando back propagation con descenso de gradiente estocástico y con un algoritmo genético simple, el tipo de redes que se manejó fue feedforward y convolucional, esto con la idea de no dejar de lado la ingeniería de características que puede representar un desafío en tipos de problema donde no haya modelos de aprendizaje profundo que extraigan características por ellos mismos. Una vez obtenidos estos modelos, se procedió a realizar un algoritmo que permita utilizarlos para lograr la clasificación de una región de interés que fue obtenida a través de algoritmos de extracción de fondo para agregarle un elemento que haga seguimiento del vehículo hasta que llegue a un límite donde será contado y agregado a la base de datos teniendo ciertas características del mismo en cuenta, tal como el tipo, el color y un estimado de la velocidad con la que pasa por la calle. El tipo fue tomado con un clasificador, el color se eligió utilizando una distancia euclidiana con unos colores base y la estimación de velocidad fue hecha tomando la fórmula de velocidad promedio. La evaluación final del algoritmo mostró un error máximo del 10.6% en un vídeo de prueba de más de 2000 vehículos, finalmente una plataforma web fue implementada para colocarla en un dispositivo. Como adicional, ya que esto no se encuentra dentro de los alcances del proyecto, esta plataforma será descrita en su respectivo capítulo.
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spelling Perdomo Charry, Cesar Andreywill be generated::orcid::0000-0001-7310-4618600Bejarano Medellín, Sebastián LeonardoSierra Lozano, William Eduardo2021-09-16T19:12:23Z2021-09-16T19:12:23Z2021-07-24http://hdl.handle.net/11349/26631En este proyecto se realizó un algoritmo de clasificación y conteo de tráfico utilizando redes neuronales como modelo de clasificación, estas se entrenaron utilizando back propagation con descenso de gradiente estocástico y con un algoritmo genético simple, el tipo de redes que se manejó fue feedforward y convolucional, esto con la idea de no dejar de lado la ingeniería de características que puede representar un desafío en tipos de problema donde no haya modelos de aprendizaje profundo que extraigan características por ellos mismos. Una vez obtenidos estos modelos, se procedió a realizar un algoritmo que permita utilizarlos para lograr la clasificación de una región de interés que fue obtenida a través de algoritmos de extracción de fondo para agregarle un elemento que haga seguimiento del vehículo hasta que llegue a un límite donde será contado y agregado a la base de datos teniendo ciertas características del mismo en cuenta, tal como el tipo, el color y un estimado de la velocidad con la que pasa por la calle. El tipo fue tomado con un clasificador, el color se eligió utilizando una distancia euclidiana con unos colores base y la estimación de velocidad fue hecha tomando la fórmula de velocidad promedio. La evaluación final del algoritmo mostró un error máximo del 10.6% en un vídeo de prueba de más de 2000 vehículos, finalmente una plataforma web fue implementada para colocarla en un dispositivo. Como adicional, ya que esto no se encuentra dentro de los alcances del proyecto, esta plataforma será descrita en su respectivo capítulo.In this project, an algorithm for traffic classification and counting was built using neural networks as classification model, these networks were trained using backpropagation with stochastic gradient descent and a simple genetic algorithm. The types of networks used for this were convolutional and feedforward, this last one with the idea of not leaving behind the feature engineering that might be a challenge in problems where there are not deep learning models that get the features for themselves. Once these models were obtained, the algorithm was built with the purpose of classifying a region of interest which was taken through background substraction algorithms and then adding an element which will track the vehicle through the whole window til it reaches a limit where it will be counted and added to de database having in mind characteristics as color, type of vehicle and speed estimation. The type of vehicle was classified using a neural network and the color was chosen using an euclidean distance with some base colors, finally, the speed estimation was done using the average speed formula. The final evaluation of the algorithm showed a max error of 10.6% in a test video of more than 2000 vehicles, as a final factor, a web platform was developed in order to deploy it in a device as aditional to the project as this isn't taken into account by the objectives of this, the device will be described in its own chapter.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Conteo de tráficoAlgoritmo genéticoRed neuronalRed neuronal convolucionalIngeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicasProcesamiento electrónico de datosRegulación del tráficoProcesamiento digital de imágenesTraffic countingGenetic algorithmNeural networkConvolutional neural networkClasificación y conteo de tráfico en video mediante un paradigma de inteligencia computacionalTraffic classification and count using a computational intelligence paradigmMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/26631/3/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD53open accessORIGINALBejaranoMedellinSebastianLeonardo2021.pdfBejaranoMedellinSebastianLeonardo2021.pdfLibro principal del trabajo de gradoapplication/pdf22733798http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/26631/1/BejaranoMedellinSebastianLeonardo2021.pdf6b243bfb2dde9f88fa162d5371a7fa0eMD51open accessLicencia de uso y publicacion Firmada (1).pdfLicencia de uso y publicacion Firmada (1).pdfLicencia de uso y publicaciónapplication/pdf333626http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/26631/2/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion%20Firmada%20%281%29.pdf07aa95be7527e5521db942c12f4b5e11MD52metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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