Algoritmo de programación estructurada, enfocado a la detección y conteo vehicular de manera inteligente en una intersección.
Structured programming algorithm, focused on the detection and intelligent counting of vehicles at an intersection
| dc.creator | Mejía Peñafiel, Edwin Fernando | |
| dc.date | 2021-07-05 | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-29T17:00:19Z | |
| dc.date.available | 2024-04-29T17:00:19Z | |
| dc.identifier | https://cienciadigital.org/revistacienciadigital2/index.php/ConcienciaDigital/article/view/1776 | |
| dc.identifier | 10.33262/concienciadigital.v4i3.1776 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9253696 | |
| dc.description | Introducción. Se aborda el uso de Matlab a través de la creación de un algoritmo con programación estructurada, implementando un software que determine la presencia y clasificación de vehículos que pasan por una vía a través de una cámara, considerándose un problema de tráfico en las horas pico. Objetivo. Plantear un algoritmo codificado en Matlab que permita reconocer a través de un video los diferentes autos en una vía de acuerdo a sus dimensiones. Metodología. La metodología implementada es una híbrida entre desarrollo de software y desarrollo de sistemas inteligentes. Se realizaron 8 pruebas para poder establecer si el algoritmo nos presenta los resultados esperados en el reconocimiento de diferentes autos, utilizando herramientas y funciones que vienen con Matlab. Resultados. El algoritmo aplicado da un margen de error de más menos 8%, pero para llegar a esto se tuvo que ir de un error en la primera prueba del 80% hasta llegar al 7,5% del mismo, ya que todavía toca hacer algunos ajustes en el desempeño del algoritmo respecto a dimensiones de los vehículos, especialmente cuando tenemos mayor cantidad de ellos y de diferente tipo. Conclusión. La importancia radica que basado en esta aplicación inteligente, se puede processar vídeos que se captan de una cámara en la intersección de las vías, con esto se puede obtener flujo vehicular con hasta un 92% de efectividad, clasificación de vehículos diariamente y en horas pico. Considero que es una herramienta muy útil para que el problema del flujo vehicular tenga solución. | es-ES |
| dc.description | Introduction. The use of Matlab is approached through the creation of an algorithm with structured programming, implementing a software that determines the presence and classification of vehicles that pass through a road through a camera, considering it a traffic problem at peak hours. Objective. To propose an algorithm coded in Matlab that allows to recognize through a video the different cars on a road according to their dimensions. Methodology. The implemented methodology is a hybrid between software development and intelligent systems development. 8 tests were carried out to establish if the algorithm presents us with the expected results in the recognition of different cars, using tools and functions that come with Matlab. Results. The applied algorithm gives a margin of error of plus minus 8%, but to reach this it had to go from an error in the first test of 80% to 7.5% of it, since it is still necessary to make some adjustments in the performance of the algorithm with respect to the dimensions of the vehicles, especially when we have more of them and of different types. Conclusion. The importance is that based on this intelligent application, you can process videos that are captured from a camera at the intersection of the roads, with this you can obtain vehicular flow with up to 92% effectiveness, classification of vehicles daily and at peak hours . I consider that it is a very useful tool so that the problem of vehicular flow has a solution. | en-US |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | text/plain | |
| dc.format | application/epub+zip | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Ciencia Digital Editorial | es-ES |
| dc.relation | https://cienciadigital.org/revistacienciadigital2/index.php/ConcienciaDigital/article/view/1776/4424 | |
| dc.relation | https://cienciadigital.org/revistacienciadigital2/index.php/ConcienciaDigital/article/view/1776/4425 | |
| dc.relation | https://cienciadigital.org/revistacienciadigital2/index.php/ConcienciaDigital/article/view/1776/4496 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2021 ConcienciaDigital | es-ES |
| dc.source | ConcienciaDigital; Vol. 4 Núm. 3 (2021): Mundo en Pandemia; 141-155 | es-ES |
| dc.source | ConcienciaDigital; Vol. 4 No. 3 (2021): World in Pandemic; 141-155 | en-US |
| dc.source | ConcienciaDigital; v. 4 n. 3 (2021): Mundo en Pandemia; 141-155 | pt-BR |
| dc.source | 2600-5859 | |
| dc.source | 2600-5859 | |
| dc.source | 10.33262/concienciadigital.v4i3 | |
| dc.subject | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo | en-US |
| dc.subject | Desarrollo de software, Programación, Programación estructurada, inteligencia artificial, reconocimiento de patrones. | es-ES |
| dc.title | Algoritmo de programación estructurada, enfocado a la detección y conteo vehicular de manera inteligente en una intersección. | es-ES |
| dc.title | Structured programming algorithm, focused on the detection and intelligent counting of vehicles at an intersection | en-US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Artículo revisado por pares | es-ES |