A procedure for classifying the state of vehicular traffic is implemented, using artificial vision tools, a Haar filter and a Bayesian classifier. The software developed simulates the operation of magnetic sensors distributed in the passable way. Digital image processing techniques allow vehicular detection in areas of complex traffic. The use of the Haar filter allows quantifying the number of vehicles parked and in circulation. The relevant information obtained in the video camera frames allows to establish a characteristic traffic vector. Subsequently, using a Bayesian classifier, the vector data is merged into four categories: zero traffic, low traffic, medium traffic and congested traffic. Finally, the results of the predictions are transmitted wirelessly between generic devices that simulate the known experience with the name of vehicle to infrastructure communication or V2I.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.