Sistema de monitoreo y clasificación de tráfico urbano en tiempo real a través de procesamiento digital de imágenes
Este documento presenta el proceso de diseño de un algoritmo de análisis de tráfico a través de procesamiento digital de imágenes, enfocado a la detección, seguimiento y clasificación de vehículos en vías urbanas, para realizar la medición de volumen de tráfico. Se realizó un estado del arte, a part...
- Autores:
-
Camacho Poveda, Edgar Camilo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62959
http://bdigital.unal.edu.co/62317/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
02 Bibliotecología y ciencias de la información / Library and information sciences
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Sistemas inteligentes de transporte
Procesamiento de imágenes
Detección de objetos
Clasificación de imágenes
Sistemas embebidos
Intelligent transportation systems
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Image classification
Embedded systems
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- openAccess
- License
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Este documento presenta el proceso de diseño de un algoritmo de análisis de tráfico a través de procesamiento digital de imágenes, enfocado a la detección, seguimiento y clasificación de vehículos en vías urbanas, para realizar la medición de volumen de tráfico. Se realizó un estado del arte, a partir del cual se seleccionó un conjunto de algoritmos a probar para cada una de las secciones descritas. A partir de éstas pruebas se seleccionó un clasificador en cascada con características HAAR para la detección de carros y motocicletas de forma independiente, un filtro de Kalman para el seguimiento, y clasificación por color para taxis y una red neuronal convolucional (CNN) para clasificar los demás vehículos en bus, microbus, minivan, sedan, SUV y camión. La detección y conteo de carros de forma general y motocicletas presentó una precisión de alrededor del 95% en un condiciones climáticas promedio, y disminuyó alrededor del 75% con sol excesivo o al acercarse la noche. La detección de taxis entregó precisiones cercanas al 90% con la luz del día, disminuyendo al 66% al acercarse la noche. La clasificación detallada realizada por la CNN presentó precisiones promedio entre el 70% y el 80%, cambiando de igual manera por las condiciones de clima y luz. El costo computacional del algoritmo es lo suficientemente bajo como para ser implementado en un sistema embebido de bajo costo, permitiendo realizar procesamiento de forma local. |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pedraza Bonilla, César AugustoCamacho Poveda, Edgar Camilo61d8f13f-9b11-4aa4-8eea-a362c52959943002019-07-02T21:21:09Z2019-07-02T21:21:09Z2018-02-11https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62959http://bdigital.unal.edu.co/62317/Este documento presenta el proceso de diseño de un algoritmo de análisis de tráfico a través de procesamiento digital de imágenes, enfocado a la detección, seguimiento y clasificación de vehículos en vías urbanas, para realizar la medición de volumen de tráfico. Se realizó un estado del arte, a partir del cual se seleccionó un conjunto de algoritmos a probar para cada una de las secciones descritas. A partir de éstas pruebas se seleccionó un clasificador en cascada con características HAAR para la detección de carros y motocicletas de forma independiente, un filtro de Kalman para el seguimiento, y clasificación por color para taxis y una red neuronal convolucional (CNN) para clasificar los demás vehículos en bus, microbus, minivan, sedan, SUV y camión. La detección y conteo de carros de forma general y motocicletas presentó una precisión de alrededor del 95% en un condiciones climáticas promedio, y disminuyó alrededor del 75% con sol excesivo o al acercarse la noche. La detección de taxis entregó precisiones cercanas al 90% con la luz del día, disminuyendo al 66% al acercarse la noche. La clasificación detallada realizada por la CNN presentó precisiones promedio entre el 70% y el 80%, cambiando de igual manera por las condiciones de clima y luz. El costo computacional del algoritmo es lo suficientemente bajo como para ser implementado en un sistema embebido de bajo costo, permitiendo realizar procesamiento de forma local.Abstract: This document presents the process of designing a traffic analysing algorithm through digital image processing, focused on the detection, tracking and classification of vehicles on urban roads, in order to perform the measurement of traffic volume. A state of the art was made, to select a set of algorithms to be tested for each of the sections described before. From these tests, a cascade classifier with HAAR characteristics was selected for the detection of cars and motorcycles independently, a Kalman filter for tracking, and color classification for taxis and a convolutional neural network (CNN) to classify the other vehicles by bus, microbus, minivan, sedan, SUV and truck. The detection and counting of general cars and motorcycles presented a precision of around 95% in typical weather conditions, and decreased around 75% with excessive sunlight or at nightfall. The detection of taxis had precisions close to 90% with daylight, decreasing to 66% at nightfall. The detailed classification made by CNN presented average accuracies between 70% and 80%, changing, as the previous cases, due to weather and light conditions. The computational cost of the algorithm is low enough to be implemented in a low-cost embedded system, allowing local processing.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaCamacho Poveda, Edgar Camilo (2018) Sistema de monitoreo y clasificación de tráfico urbano en tiempo real a través de procesamiento digital de imágenes. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.0 Generalidades / Computer science, information and general works02 Bibliotecología y ciencias de la información / Library and information sciences62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringSistemas inteligentes de transporteProcesamiento de imágenesDetección de objetosClasificación de imágenesSistemas embebidosIntelligent transportation systemsImage processingObject detectionImage classificationEmbedded systemsSistema de monitoreo y clasificación de tráfico urbano en tiempo real a través de procesamiento digital de imágenesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINALTesisMSc-EdgarCamiloCamachoPoveda.pdfapplication/pdf6439638https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/62959/1/TesisMSc-EdgarCamiloCamachoPoveda.pdf1b097865f258bec441ea64af0e46311fMD51THUMBNAILTesisMSc-EdgarCamiloCamachoPoveda.pdf.jpgTesisMSc-EdgarCamiloCamachoPoveda.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4613https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/62959/2/TesisMSc-EdgarCamiloCamachoPoveda.pdf.jpgd3a475ca2b8286e4b710634101c9748fMD52unal/62959oai:repositorio.unal.edu.co:unal/629592024-04-26 23:39:57.524Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |