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Soluciones para control de tráfico vehicular utilizando redes
neuronales y aprendizaje profundo
Por Ernesto Fernández
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Optimizamos la movilidad y seguridad en la ciudad mediante la detección y control inteligente de las Variables de Tráfico, somos especialistas en desarrollo de software, fabricación de equipos y ejecución de proyectos de Semaforización, Fotodetección y Gestión de Tráfico
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Redes neuronales artificiales
Son un tipo de algoritmos de aprendizaje automático que aprenden de la información provista y se especializan en reconocimiento de patrones, inspiradas en la estructura y funciones del cerebro
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Aprendizaje profundo
Son métodos de aprendizaje que permiten que el sistema descubra las características de los datos sin procesar. Puede ser:
● Supervisado (clasificación)● No supervisado
(reconocimiento de patrones)
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Problemas generales
Clasificación objetiva[V] Verdadero[F] Falso
[VP] Validado correctamente[VN] Rechazado correctamente[FP] Validado incorrectamente[FN] Rechazado incorrectamente
Clasificación del método[P] Positivo[N] Negativo
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Problemas generales
Falsos Positivos● Tiempos largos de
validación manual● Mayores costos de
almacenamiento
Falsos Negativos● Menor recaudación● Impunidad del infractor
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Herramientas utilizadas
Librería de procesamiento de imágenes
Modelos entrenado con redes neuronales utilizando el framework de aprendizaje profundo Tensorflow:● MobileNet SSD● ImageNet
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Bloqueo de intersección
Detección de vehículos que bloqueen la intersección por cierta cantidad de tiempo
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Problemas técnicos
Falsos Positivos por cambios repentinos de las condiciones ambientales: Iluminación y clima
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Problemas técnicos
Falsos Positivos por bloqueos prolongados: detección de objetos fantasma
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Solución
La implementación de un algoritmo simple de reconocimiento de objetos para confirmar la existencia y duración de un vehículo en la intersección.
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Clasificador de tamaño
Detección de vehículos de más de 5 toneladas que transitan en la vía
Objetivo: Lograr que los camiones dejen de circular en las zonas urbanas y transiten por las vías que les corresponden, como el Corredor Portuario
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Problemas técnicos
Falsos Positivos por detección vehículos de transporte público de gran tamaño
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Problemas técnicos
Falsos Positivos por aglomeración de vehículos de menor tamaño
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Solución
Implementación de un algoritmo de reconocimiento de objetos que identifique con un alto grado de confiabilidad que tipo de vehículos hay en la escena
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Conclusión
Gracias a los avances realizados en el campo de la inteligencia artificial y con la apertura al público de herramientas para el desarrollo de estos sistemas inteligentes, no solamente mejorará la calidad y el alcance de los sistemas de detección existentes, sino que también será posible crear analíticas que antes se consideraban imposibles de funcionar en tiempo real