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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorBranch Bedoya, John Willian
dc.contributor.authorQuiceno Gutiérrez, Cristian Alberto
dc.date.accessioned2019-06-25T00:41:48Z
dc.date.available2019-06-25T00:41:48Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/12244
dc.description.abstractResumen: Las centrales de administración de tráfico son los centros encargados de supervisar, administrar e informar sobre la red vial de una ciudad. Se denomina detección automática de incidentes al conjunto de métodos utilizados para detectar las anomalías que se puedan presentar en el flujo normal de una vía. Estas técnicas no suelen ser aplicadas por estas centrales, debido a diversos problemas que presentan. En esta tesis se presenta un método para la detección automática de incidentes a partir del cálculo del volumen y la velocidad de los vehículos de una vía. Estos valores pueden ser obtenidos a partir de, entre otras fuentes, de imágenes digitales. Como resultados experimentales de este trabajo, al utilizar técnicas de inteligencia artificial como la lógica difusa y la validación del estado de la velocidad media espacial, se obtuvieron un 92% de tasa de detección de incidentes, con un 0% de falsos positivos y 1.3 min de tiempo medio de detección
dc.description.abstractAbstract: Traffic management centers are on charge of supervising, managing and informing about the road network of a city. Automatic detection of incidents is the set of methods used to detect the anomalies which might arise in the normal flow of a road. These techniques are not usually applied, because of several problems they present. In this thesis, a method for automatic incident detection is presented, from the calculation of volume and speed of vehicles in the road. These values can be obtained from several sources, particularly from digital images. In this work, by using artificial intelligence techniques such as fuzzy logic, and the state validation of space mean speed, it was obtained a 92% of incident detection rate, with 0% of false positives, and 1.3 minutes of mean time to detect
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Sistemas Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.relation.ispartofIngeniería de Sistemas e Informática
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.titleMetodología para la detección de incidentes de tráfico a partir de imágenes digitales empleando técnicas de inteligencia artificial
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/9920/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesQuiceno Gutiérrez, Cristian Alberto (2013) Metodología para la detección de incidentes de tráfico a partir de imágenes digitales empleando técnicas de inteligencia artificial. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia, Medellín.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalDetección automática de incidentes
dc.subject.proposalConteo automático de vehículos
dc.subject.proposalTráfico
dc.subject.proposalCentro de administración de tráfico
dc.subject.proposalLógica difusa
dc.subject.proposalProcesamiento de imágenes
dc.subject.proposalAutomatic incident detection
dc.subject.proposalAutomatic vehicle accounting
dc.subject.proposalTraffic
dc.subject.proposalTraffic management center
dc.subject.proposalFuzzy logic
dc.subject.proposalImage
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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