Diseño y construcción de un sistema de simulación de semáforo inteligente basado en la detección de objetos.

Autores/as

  • David Alejandro Cruz Angeles

Palabras clave:

Detección de objetos, semáforo inteligente, Python, OpenCV

Resumen

Este artículo es una contribución al estudio de
sistemas inteligentes por medio de la detección de
objetos, en el ámbito de control de movilidad vial.
Para ello, se analiza el procesamiento de imágenes
empleando el lenguaje de programación Python
basado en visión artificial con OpenCV como
metodología para la construcción del sistema
simulador semáforo inteligente con base en las
cinco etapas que se unificaron en captura y
adquisición de datos, procesamiento,
segmentación y extracción de características, y
por último identificación de objetos. Aplicados a
partir de un video que simula el comportamiento
de una vialidad con la idea de que el sistema
pueda reconocer objetos (automóviles) y contarlos
con el fin de diseñar algoritmos capaces de
modificar los cambios de luz en tiempos variables
dependiendo la afluencia vehicular en las avenidas
secundarias, de esta manera regular el tráfico vial.
Como conclusión, se evidencia el potencial uso de
procesamiento de imágenes para la visión
artificial como herramienta inteligente para diseño
de semáforos inteligentes. Si bien es cierto, falta
evaluar su implementación en avenidas de tráfico
vehicular complejo la detección se ha logrado de
manera precisa en entornos controlados.

Publicado

2021-05-13

Número

Sección

5th Conference on Computer Science and Computer Engineering