Implementación de V2I Utilizando Visión Artificialy un Clasificador Bayesiano
| Autor: | Luis Canali, Marcos Portillo, Jorge Marighuetti, Martini Fernandez, Alejandro Burgos, Raimundol Vazquez |
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| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
lcsh:T
business.industry Computer science Real-time computing Haar Video camera General Medicine clasificadores haar lcsh:Technology law.invention Naive Bayes classifier Software clasificadores bayesianos lcsh:TA1-2040 Artificial vision law Filter (video) Digital image processing comunicación v21 State (computer science) lcsh:Engineering (General). Civil engineering (General) lcsh:Science (General) business lcsh:Q1-390 |
| Zdroj: | Tecnología y Ciencia, Iss 36, Pp 202-211 (2019) |
| ISSN: | 1666-6933 |
| DOI: | 10.33414/rtyc.36.202-211.2019 |
| Popis: | Se implementa un procedimiento de clasificación del estado del tránsito vehicular, utilizando herramientas de visión artificial, un filtro Haar y un clasificador bayesiano. El software desarrollado simula el funcionamiento de sensores magnéticos distribuidos en la vía transitable. Técnicas de procesamiento digital de imagen permiten la detección vehicular en zonas del tránsito complejo. La utilización del filtro Haar permite cuantificar la cantidad de vehículos estacionados y en circulación. La información relevante obtenida en los fotogramas de la cámara de video permite establecer un vector característico del tránsito. Posteriormente utilizando un clasificador bayesiano se fusiona los datos del vector en cuatro categorías: transito nulo, transito bajo, transito medio y transito congestionado. Finalmente los resultados de las predicciones se transmiten vía inalámbrica entre dispositivos genéricos que simulan la experiencia conocida con el nombre de comunicación vehículo a infraestructura o V2I. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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