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Estimación de la densidad del tráfico mediante técnicas de Deep Learning

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Date

2020

Authors

Lafuente Cacho, Alejandro

Publisher

Acceso abierto / Sarbide irekia
Trabajo Fin de Grado / Gradu Amaierako Lana

Project identifier

Abstract

En el presente documento se va a detallar todo el proceso de realización del Trabajo de Fin de Grado (TFG), el cual se ha realizado con el fin de buscar una manera efectiva y autónoma para realizar el conteo de vehículos por medio de sistemas dotados con Inteligencia Artificial. Partimos del problema de realizar conteos de vehículos en un determinado lugar, como podría ser en la entrada de un parking o en un punto kilométrico de una autovía, con el fin de estimar un flujo medio de circulación por la misma. De este tipo de situaciones, nace la necesidad de desarrollar un sistema que nos permita realizar esta tarea de forma autónoma, de manera que se realice de forma más rápida y eficaz. El desarrollo del sistema se ha realizado usando un modelo de detección de objetos basado en técnicas de Deep Learning junto con un algoritmo de tracking, lo que nos ha permitido obtener un sistema capaz de realizar un conteo de vehículos para un tiempo y un lugar determinado.

Keywords

Inteligencia artificial, Deep Learning, Detección de objetos, YOLO, Tracking

Department

Faculty/School

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación / Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa

Degree

Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra, Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan

Doctorate program

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