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Módulo de parametrización y pruebas de algoritmos de aprendizaje de máquinas en línea/fuera de línea para el análisis de imágenes vehiculares.

Abstract:

Este proyecto tiene como objetivo el entrenamiento e implementación de algoritmos de aprendizaje con la finalidad de analizar imágenes vehiculares y detectar los distintos vehículos que circulan en la ciudad de Guayaquil, para ayudar en la toma de decisión a los expertos que pueden brindar soluciones ante el congestionamiento vehicular en ciertas horas del día. El uso de algoritmos de visión artificial ha brindado soluciones en la detección de objetos, en este caso de imágenes vehiculares, para detectar características o sólo para clasificar vehículos, esto ha ido reduciendo el tiempo y el esfuerzo humano en las tareas manuales. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la metodología kanban para la gestión de las tareas en las etapas del ciclo de vida del proyecto. En un futuro se esperan que los algoritmos de detección puedan ser optimizados y mejorar su precisión para realizar las detecciones de objetos. Como resultado se obtuvieron que los tiempos de procesamiento de cada algoritmo diferían para mostrar las inferencias de la detección. Se concluye que el congestionamiento vehicular incurre en las calles de las grandes ciudades, donde se presenta un crecimiento del parque automotor y el uso de herramientas tecnológicas puede ayudar a mitigar esta problemática.