Aplicativo de detección vehicular para apoyar el sistema de detección actual mediante la utilización de UAV

Para las grandes ciudades la toma de información vehicular se ha convertido en una necesidad constante para cosas como comprender la dinámicas viales, seguridad vial y control vehicular entre muchos otros usos, sin embargo obtener dicha información usualmente requiere de infraestructura costosa y procesos complejos; por consiguiente, en el presente proyecto se desarrolló una metodología para la identificación de vehículos particulares y su posición respecto a la vía mediante el uso de fotogrametría aérea por UAV, el trabajo esta divido en la selección del hardware, selección de los escenarios, detección vehicular y de las posiciones de la placa, extracción de caracteres de la placa, generación de resultados y validación. El UAV utilizado fue un phantom 4 pro v2, la red neuronal utilizada fue una YOLOv4 y se usó un extractor de caracteres tesseract OCR, se obtuvo una precisión media de 87% en la detección de clases para la red neuronal y del 100% para la extracción de caracteres de la placa además de posiciones con errores centimétricos. La metodología planteada es un acercamiento para los sistemas de detección vehicular autónomos mediante UAV que pueden apoyar otras tecnologías existentes.

• Autores: Ordóñez Hiles, Andrés Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/22261
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/22261
• Palabra clave: Detección; Vehículos; Fotogrametría; Redes neuronales artificiales
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)