dc.contributor.advisor |
Flores, Marco |
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dc.contributor.author |
Conlago Guatemal, Cristian Roberto |
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dc.contributor.author |
Yunda Sangoluisa, Jhonny Alexander |
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dc.date.accessioned |
2017-02-03T21:43:59Z |
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dc.date.available |
2017-02-03T21:43:59Z |
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dc.date.issued |
2016 |
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dc.identifier.citation |
Conlago Guatemal, Cristian Roberto y Yunda Sangoluisa, Jhonny Alexander (2016). Sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales para aplicaciones en vehículos inteligentes. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. |
es_ES |
dc.identifier.other |
053557 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12242 |
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dc.description.abstract |
En la actualidad miles de personas se ven afectadas por los accidentes de tránsito en el mundo y en el Ecuador, por lo cual se están desarrollando nuevas tecnologías que buscan hacer la conducción más segura a través de los Sistemas Avanzados de Asistencia a la Conducción (ADAS). Esta investigación contempla el desarrollo de un sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales, enfocándose en las señales de Pare y Ceda el Paso. El proceso de detección consiste en extraer las regiones de interés (ROIs) que contienen a los posibles candidatos a ser una señal de tránsito, en esta etapa se utilizó el espacio de color RGB normalizado, la segmentación está basada la clasificación del color rojo mediante el algoritmo k-NN, para determinar los parámetros óptimos de funcionamiento de esta etapa se utilizaron las curvas ROC, obteniendo una precisión en la clasificación de color en la etapa de detección del 98.60%. La etapa de reconocimiento está formado por la extracción de características, utilizando una modificación HOG utilizando diferentes tamaños de bloques y orientaciones, y el clasificador SVM. Para determinar las parámetros óptimos del clasificador se utilizó las curvas ROC, obteniendo una clasificación en la etapa de reconocimiento del 99.57%. El sistema ha sido puesto a prueba en tiempo real en diferentes condiciones de iluminación sobre las carreteras del Ecuador, con una precisión del 96%, medido a través de la curva DET. |
es_ES |
dc.language.iso |
spa |
es_ES |
dc.publisher |
Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. |
es_ES |
dc.rights |
openAccess |
es_ES |
dc.subject |
SISTEMA AUTOMÁTICO DE CONTROL |
es_ES |
dc.subject |
SEÑALES Y SISTEMAS |
es_ES |
dc.subject |
VEHÍCULOS INTELIGENTES |
es_ES |
dc.subject |
SEÑALES DE TRÁNSITO |
es_ES |
dc.title |
Sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales para aplicaciones en vehículos inteligentes |
es_ES |
dc.type |
bachelorThesis |
es_ES |