Roa Valbuena, Oscar Alberto,
Diseño de un software empleando técnicas de visión por computador, opencv y gps para el reconocimiento y geolocalización en tiempo real de señales de tránsito reglamentarias / Óscar Alberto Roa Valbuena ; Director José de Jesús Salgado Patrón; Asesores Martín Diomedes Bravo Obando, Vladimir Mosquera Cerquera. , Datos electrónicos (1 archivos:5.073 MG) - 1 CD-ROM (71 páginas); diagramas, fotografías, ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.
Tesis
Introducción -- Planteamiento del problema -- Objetivos, general, específicos -- Marco teórico, Haar Cascade, machine learning_ algoritmo KNN -- Diseño de la aplicación, herramientas para el desarrollo de la aplicación, desarrollo de la aplicación -- Pruebas, mejoras y resultados, detección de señales de tránsito reglamentarias, reconocimiento de señales de tránsito reglamentarias, integrando GPS -- Funcionamiento en campo, recorrido video 1, video2 video 3, ubicación de los recorridos en el mapa -- Conclusiones
"La infraestructura vial es de suma importancia para el desarrollo económico de un país. En un país como Colombia donde el 80% de la carga es transportada por carretera se hace notable su peso para el bienestar de la población. Es por ello que se hace necesario una correcta señalización en las vías para mitigar accidentes de tránsito y evitar pérdidas humanas y económicas.
Haciendo uso de la tecnología disponible hoy día, se plantea el desarrollo de una aplicación de software que sea capaz de reconocer señales de tránsito reglamentarias a través de técnicas de visión por computador y librerías como OpenCV y de esta manera geolocalizarlas mediante GPS, como alternativa para ver el estado de la señalización de una vía y así ayudar a solventar este inconveniente.
El desempeño al implementar este software es de 92%, siendo capaz de ubicar todas las señales de tránsito reglamentarias que sean reconocidas y una tasa de falsos positivos muy baja.
Finalmente, los métodos usados para el correcto funcionamiento del software como el clasificador cascada tipo HAAR, resulta ser muy eficiente para aplicaciones en tiempo real y algoritmo kNN, cumple a cabalidad su función en el reconocimiento de las señales. De esta manera, el software brinda una alternativa para diagnosticar el estado de señalización de una vía y saber qué medidas tomar al respecto. "
Software integrado--Señales de tránsito--OpenCV
GPS - Programa para computador--Señales de tránsito--Localización
Th IE 0308
Diseño de un software empleando técnicas de visión por computador, opencv y gps para el reconocimiento y geolocalización en tiempo real de señales de tránsito reglamentarias / Óscar Alberto Roa Valbuena ; Director José de Jesús Salgado Patrón; Asesores Martín Diomedes Bravo Obando, Vladimir Mosquera Cerquera. , Datos electrónicos (1 archivos:5.073 MG) - 1 CD-ROM (71 páginas); diagramas, fotografías, ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.
Tesis
Introducción -- Planteamiento del problema -- Objetivos, general, específicos -- Marco teórico, Haar Cascade, machine learning_ algoritmo KNN -- Diseño de la aplicación, herramientas para el desarrollo de la aplicación, desarrollo de la aplicación -- Pruebas, mejoras y resultados, detección de señales de tránsito reglamentarias, reconocimiento de señales de tránsito reglamentarias, integrando GPS -- Funcionamiento en campo, recorrido video 1, video2 video 3, ubicación de los recorridos en el mapa -- Conclusiones
"La infraestructura vial es de suma importancia para el desarrollo económico de un país. En un país como Colombia donde el 80% de la carga es transportada por carretera se hace notable su peso para el bienestar de la población. Es por ello que se hace necesario una correcta señalización en las vías para mitigar accidentes de tránsito y evitar pérdidas humanas y económicas.
Haciendo uso de la tecnología disponible hoy día, se plantea el desarrollo de una aplicación de software que sea capaz de reconocer señales de tránsito reglamentarias a través de técnicas de visión por computador y librerías como OpenCV y de esta manera geolocalizarlas mediante GPS, como alternativa para ver el estado de la señalización de una vía y así ayudar a solventar este inconveniente.
El desempeño al implementar este software es de 92%, siendo capaz de ubicar todas las señales de tránsito reglamentarias que sean reconocidas y una tasa de falsos positivos muy baja.
Finalmente, los métodos usados para el correcto funcionamiento del software como el clasificador cascada tipo HAAR, resulta ser muy eficiente para aplicaciones en tiempo real y algoritmo kNN, cumple a cabalidad su función en el reconocimiento de las señales. De esta manera, el software brinda una alternativa para diagnosticar el estado de señalización de una vía y saber qué medidas tomar al respecto. "
Software integrado--Señales de tránsito--OpenCV
GPS - Programa para computador--Señales de tránsito--Localización
Th IE 0308