Monitoreo automático de carreteras mediante el uso de un sistema de detección, seguimiento y extracción de características básicas de vehículos con técnicas de visión por computador

En este proyecto se pretende implementar un sistema que usa técnicas de visión por computador para detectar, seguir y extraer características básicas de vehículos que se encuentran circulando en carreteras o autopistas. Para probar el sistema implementado se prevé usar como banco de prueba el uso de videos que han sido generados en vías rápidas o carreteras a través del uso de cámaras. Los resultados obtenidos con el sistema propuesto ofrecen información básica de los vehículos, tales como: dirección de su movimiento, carril en el que se desplaza, tamaño de la caja englobante que lo contiene, entre otros. La información que se genera de este proyecto podría servir como base para ayudar a monitorear el flujo vial en carreteras o autopistas, lo cual posteriormente facilitará las labores de control vial de los servidores públicos y la empresa privada. No es arriesgado pensar que en un futuro cercano se podría reutilizar o adaptar el sistema para realizar seguimiento vehicular en zonas urbanas. Adicionalmente, podría también considerarse su uso total o parcial para proyectos similares en túneles, vigilancia en video, sistemas de llamadas de emergencia, sistemas de peaje, entre otras aplicaciones afines

Diseño de un sistema electrónico basado en procesamiento digital de imágenes para la clasificación de placas vehiculares en Lima

El objetivo general del presente trabajo es diseñar un sistema electrónico basado en procesamiento digital de imágenes para clasificación de placas vehiculares con el propósito de mejorar el monitoreo en tiempo real del tránsito vehicular en la avenida La Marina. La corriente teórica del presente trabajo se basa en conceptos de procesamiento digital de imágenes para el filtrado de ruido, detección de bordes y reconocimiento de caracteres en los diferentes tipos de automóviles. Asimismo, la metodología empleada consiste en el uso de una cámara que captará las imágenes frontales y mediante el protocolo RTSP enviará la información al sistema integrado, luego se ejecutará cada etapa de los procesos de reducción de ruido, enmascarado, reconocimiento y clasificación de las imágenes, así también, se requirió de ciertos materiales e instrumentos y equipos especializados como un crimpeador RJ-45, testeador de cable de red y Raspberry pi 3 B+. Dentro de los resultados esperados están la obtención de las imágenes mediante una cámara RGB en tiempo real del tránsito vehicular; obtención de una interconexión de punto a punto aplicando protocolos de comunicaciones de datos en sedes diferentes y obtención de una interfaz gráfica en la pantalla HDMI Pi para mejorar la visualización de los procesos de la transformación y tratamiento de las imágenes. De otro lado se destacan las siguientes conclusiones como que los medios de captación son más eficientes si se aplica un preprocesamiento en la salida de toma de datos, adicionalmente el método Canny para la detección de bordes optimizó el monitoreo.Trabajo de investigaciónCampus Lima Centr

Sistema de Semáforos Inteligentes para el Control de Tráfico Vehicular

Mediante del diseño y la programación se logró desarrollar un sistema de semáforos inteligentes con procesamiento y algoritmos aplicados a secuencias de imágenes que controla el funcionamiento de los semáforos simulando la inteligencia humana. Este desarrollo brinda la oportunidad de conjugar la tecnología con servicios para la sociedad.Actualmente, el congestionamiento de tráfico vehicular es un problema que afecta directamente a los diferentes sectores de la población específicamente con pérdida de tiempo, obstrucción de avenidas por largas filas, acumulación de vehículos e incapacidad para definir la duración de viajes. En los últimos años los sistemas inteligentes han adquirido una gran trascendencia en el uso de tecnologías para la solución de problemas en zonas urbanas. Con ayuda de un sistema de semáforos inteligentes para el control de tráfico se puede disminuir considerablemente el congestionamiento en las intersecciones de avenidas que presentan una mayor afluencia vehicular. El desarrollo de un sistema de semáforos inteligentes para el control de tráfico vehicular es posible mediante la implementación de tecnologías que involucran técnicas de procesamiento de imágenes y visión artificial. Tecnologías de uso libre que permiten un desarrollo a bajo costo como “Python” (Lenguaje de programación) y librerías como “OPEN CV”. Las técnicas de visión artificial simulan la observación de los seres humanos

Desarrollo de un semáforo portátil inteligente para el control del flujo vehicular

Este proyecto describe el desarrollo de un semáforo portátil inteligente, que tiene como objetivo principal realizar el control del flujo vehicular mediante la implementación de un software basado en técnicas de visión artificial para la detección de vehículos. Su principal característica es que obtiene su energía por medio de paneles solares y es fácil de transportar. Está compuesto por una parte de hardware y una parte de software, el hardware está construido con elementos resistentes al deterioro que causa el estar expuesto al sol y la lluvia, se compone de un sistema de alimentación por baterías de ciclo profundo y paneles solares que proporcionan energía durante un tiempo considerable, un sistema de control, una cámara para la adquisición de imágenes, un mini pc en el cual se ejecuta el software, las luces led del semáforo y un chasís metálico con ruedas que lo hace portátil. El software realiza la detección de vehículos por medio de la cámara web, el programa hace el reconocimiento, seguimiento automático y conteo de los vehículos que circulan por la vía, y estima el flujo vehicular mediante extracción de características, con respecto a esta información realiza la toma de decisiones para el cambio de estado de las luces de indicación del semáforo. Esta aplicación ha sido programada en Python y hace uso de las funciones que proporcionan las librerías de OpenCv para desarrollar programas de visión artificialIngeniero Electrónicopregrad

Sistema de análisis de video para medición automática de intensidad de tráfico

El tráfico vehicular se está haciendo día a día más complicado para nuestra sociedad, ya que la cantidad de vehículos aumenta sin cesar y se producen congestionamientos que aumentan los tiempos de traslado, producen retrasos indeseados que irritan ánimos, dificultan los movimientos de servicios esenciales como ambulancias, bomberos, policía, etc. En la ciudad de Santa Fe se ha identificado la necesidad de una reestructuración de las políticas aplicadas a la circulación y se está trabajando en un Programa de Movilidad Urbana. Una de las medidas iniciales es cuantificar objetivamente la densidad de tráfico en arterias principales. En este trabajo se presenta el diseño, implementación y resultados iniciales de un sistema de análisis automático de videos obtenidos de las cámaras urbanas. Mediante procesamiento digital de imágenes se identifica los vehículos y se realiza el conteo discriminando en coches de gran porte (camiones y colectivos), mediano porte (automóviles y camionetas) y pequeño porte (motocicletas y bicicletas). El proyecto se encuentra en fase de prototipo funcional, donde se llegó a implementar el sistema base de procesamiento mencionado más una interfase gráfica de usuario que permite la visualización de videos, la configuración de parámetros de funcionamiento y la obtención automática de la intensidad de tráfico en un intervalo de tiempo definido.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Sistema de análisis de video para medición automática de intensidad de tráfico

El tráfico vehicular se está haciendo día a día más complicado para nuestra sociedad, ya que la cantidad de vehículos aumenta sin cesar y se producen congestionamientos que aumentan los tiempos de traslado, producen retrasos indeseados que irritan ánimos, dificultan los movimientos de servicios esenciales como ambulancias, bomberos, policía, etc. En la ciudad de Santa Fe se ha identificado la necesidad de una reestructuración de las políticas aplicadas a la circulación y se está trabajando en un Programa de Movilidad Urbana. Una de las medidas iniciales es cuantificar objetivamente la densidad de tráfico en arterias principales. En este trabajo se presenta el diseño, implementación y resultados iniciales de un sistema de análisis automático de videos obtenidos de las cámaras urbanas. Mediante procesamiento digital de imágenes se identifica los vehículos y se realiza el conteo discriminando en coches de gran porte (camiones y colectivos), mediano porte (automóviles y camionetas) y pequeño porte (motocicletas y bicicletas). El proyecto se encuentra en fase de prototipo funcional, donde se llegó a implementar el sistema base de procesamiento mencionado más una interfase gráfica de usuario que permite la visualización de videos, la configuración de parámetros de funcionamiento y la obtención automática de la intensidad de tráfico en un intervalo de tiempo definido.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Propuesta de mejora al acceso de vehículos autorizados y no autorizados mediante el reconocimiento de placas, tratamiento de imagen y automatización al edificio El Velero Azul

Con el transcurso del tiempo la utilización de diversas técnicas de visión artificial ha logrado obtener reconocimientos de objetos óptimos, las imágenes digitales originales no solo son evaluadas por su calidad, estas pasan por un conjunto de procesos que permiten su modelación y modificación, cada vez se adquiere más importancia por las múltiples aplicaciones en el diario vivir, el seguimiento de los objetos o reconocimiento de patrones. A partir de una imagen se genera una transformación que conlleva a la extracción de información para que pueda ser analizada y de esta manera permite la resolución de tareas manuales. En el presente proyecto se analizan los factores que influyen en el acceso de autos para el área de parqueo del Edificio “El Velero Azul”, el propósito que se manifiesta es el realce de un estudio que consiste en su totalidad evaluar las debilidades del proceso de acceso vehicular y el aplicar técnicas de visión artificial junto a el reconocimiento óptico de caracteres a las placas de los vehículos que requieren ingresar dependiendo si están autorizados o no, la verificación se realiza mediante la extracción en caracteres de texto que contiene la matrícula, mediante aquello es comparado con la existencia del número de placa en la base de datos y si existe coincidencia se simula una gráfica de puerta abierta y caso contrario una gráfica de puerta cerrada, esto con la finalidad de mostrar un prototipo de control de acceso al servicio de estacionamiento

Evaluación de sistemas inteligentes para la disminución de accidentes en intersecciones vehiculares

El accidente de tránsito es reconocido como un problema social, por lo tanto, su reducción ahora se convierte en una tarea urgente tanto en las vías como en las intersecciones principalmente las que no están semaforizadas. En ocasiones nos encontramos con cruces de difícil visibilidad, cruces donde es casi imposible ver si se acerca otro vehículo a no ser que prácticamente nos adentremos en el otro carril. Suelen estar en carreteras secundarias. Precisamente para evitar este tipo de colisiones fronto laterales y aportar una mayor seguridad en los cruces. Los accidentes en las intersecciones ocurren cuando los conductores realizan maniobras no adecuadas, no pueden anticipar las acciones de otros conductores, o no ven las señales de tráfico. El desarrollo de sistemas de sensores avanzados y algoritmos puede proporcionar la localización exacta del vehículo del conductor y predicción de la trayectoria de los usuarios de la carretera. Combinando esto con la comunicación del estado en el cual se encuentran los semáforos, será posible advertir al conductor de situaciones potencialmente peligrosas. Comenzamos haciendo una revisión a los diferentes sistemas anticolisión tanto en fase de desarrollo por los grupos de investigación, como los comerciales de los diferentes fabricantes de vehículos y a los implementados para las intersecciones, donde se explica el funcionamiento de los sistemas de sensado y procesamiento de las señales, de acuerdo a esta información hacemos la evaluación del sistema de anticolisión más adecuado para las intersecciones que no están semaforizadas. A futuro se pretende que este sistema se integre a los sistemas inteligentes de transporte (ITS) y a los que vienen en diferentes vehículos, por ejemplo si el vehículo dispone de un sistema anticolisión se dará un aviso a través de un indicador para alertar al conductor, dado el caso que no se acate, si el vehículo cuenta con la tecnología el sistema hará que el auto se detenga de forma autónoma o evite la colisión con una maniobra en la dirección.RESUMEN 1 INTRODUCCION 11 JUSTIFICACION 12 OBJETIVOS 13 ANTECEDENTES 131 SISTEMAS ANTICOLISION EN VEHICULOS 1311 ACADEMIA 1312 SISTEMAS COMERCIALES 132 SISTEMAS ANTICOLISION PARA LAS INTERSECCIONES 1321 CRUCES INTELIGENTES 14 MARCO TEORICO 141 SISTEMAS DE TRAFICO INTELIGENTE 142 SISTEMAS COOPERATIVOS 2 EVALUACION DE LOS SISTEMAS USADOS EN ITS 21 SISTEMAS DE SENSADO 211 SENSORES INTRUSIVOS 2111 ESPIRAS MAGNETICAS 2112 MAGNETICOS O MAGNETÓMETROS 2113 PIEZOELÉCTRICOS 212 SENSORES NO INTRUSIVOS 2121 SENSORES ACTIVOS 21211 RADARES DE MICROONDAS 21212 LASER ESCANER 21213 ULTRASÓNICOS 2122 SENSORES PASIVOS 21221 CAMARAS DE VIDEO 21222 ACÚSTICOS 22 PROCESAMIENTOS DE INFORMACIÓN 221 VISIÓN ARTIFICIAL 2211 ETAPAS DEL SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL 22111 PRE PROCESAMIENTO DE LA IMAGEN 221111 CONVERSIÓN A ESCALA DE GRISES 221112 FILTRO ESPACIAL 22112 PROCESAMIENTO DE LA IMAGEN 221121 CLASIFICADOR HAAR 221122 TRANSFORMADA DE HOUGH 221123 SEGMENTACIÓN 22113 RECONOCIMIENTO DE PATRONES 221131 METODOLOGÍAS PARA EL RECONOCIMIENTO DE PATRONES 2211311 HEURÍSTICAS 2211312 MATEMÁTICAS 2211313 LINGÜÍSTICAS (SINTÁCTICAS) 2211314 REDES NEURONALES 221132 RECONOCIMIENTO ESTADÍSTICO DE PATRONES (REP) 2212 LIBRERÍAS PARA PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES 22121 OPEN CV 22122 VXL 22123 IMAGEJ 3 RESULTADOS 4 CONCLUSIONES 5 REFERENCIASEspecializaciónEspecialista en Telecomunicaciones InalámbricasEspecialización en Telecomunicaciones Inalámbrica

Diseño e Implementación de un Sistema de Control de Tráfico de Montacargas para la Reducción de Accidentes en Planta de Distribución de Bavaria S.A.

55hojasEl tema de los sistemas de seguridad para la prevención de accidentes específicamente en las plantas de producción en todo del mundo, es un foco de investigación desde no hace mucho tiempo, debido a que hasta hace poco se vienen implementando normas de seguridad que protegen los operadores de maquinaria de carga de mediana y de gran capacidad. La investigación hecha por las compañías interesadas, han llevado a optar por crear sistemas de dispositivos electrónicos autónomos encargados de reaccionar ante los escenarios de riesgo y algunos comportamientos y operaciones que podrían convertir una operación sencilla, en una situación de alto riesgo.RADIOFRECUENCIA, RADIOTECNOLOGIA, AMPLIFICADORES.Tesis (Ingeniería Electrónica). Universidad de los Llanos. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. Programa de Ingeniería Electrónica. 2017.Resultado para Optar el Titulo de Ingeniero Electrónico.PregradoIngeniería Electrónic

Diseño de un sistema electrónico basado en FPGA y visión artificial para el control de tráfico vehicular en la avenida Abancay

El presente trabajo de investigación consiste en diseñar un sistema electrónico basado en FPGA y Visión artificial con el propósito de controlar el tráfico vehicular en la Av. Abancay. La corriente teórica en la que se basa el trabajo de investigación son las técnicas para el procesamiento de imágenes digitales, donde mediante 4 cámaras digitales, uno por sentido de vía, se logra hacer capturas de imágenes a una resolución de 1028x720 px, los cuales son enviados mediante el protocolo Ethernet hacia el FPGA que en primera fase ejecutará códigos de pre-procesamiento; aquí se preparará la imagen para ser usada en una red neuronal encargada de detectar cuando las vías estén completamente vacía. Dentro de esta fase encontraremos los comandos ejecutados sobre la imagen, entre ellos esta: la conversión a escala de grises; ecualización por histogramas; suavizado morfológico; interpolación y sustracción de background. Como segunda fase dentro del FPGA tenemos el procesamiento que se encargará de realizar los cálculos y comparaciones para poder representar el flujo vehicular dentro del área de interés donde según las características de este flujo vehicular se hará el control de semaforización del cruce de avenidas. Con la ejecución de este dispositivo electrónico se obtiene: la Adquisición de imágenes de la vía a evaluar y almacenamiento en la memoria del FPGA como matriz de intensidades, la Identificación de intrusión de autos en la vía por medio de la red neuronal MLP, clasificación de los niveles de congestión vehicular y la reducción de congestión vehicular. En conclusión, el sistema electrónico diseñado presenta alto grado de rendimiento en cuanto a los procesos o funciones asignados.Trabajo de investigaciónCampus Lima Centr