Propuesta de automatización del aforo vehicular a partir de imágenes viales usando redes neuronales convolucionales - Moreno Vallejo, Patricio (2021)
El conocimiento del flujo vehicular de una vía es un factor importante al momento de la planificación vial. Por lo tanto, en el presente estudio se propone un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura de redes neuronales Faster-RCNN para contabilizar el aforo vehicular sin la necesidad de supervisión humana. La metodología de investigación experimental utilizada permitió probar y optimizar el modelo candidato con el algoritmo de gradiente descendente para localizar vehículos y determinar el aforo vehicular en imágenes viales. El modelo propuesto recibe como entrada una imagen representada en una matriz y da como salida la imagen con los vehículos localizados. Una vez entrenado el modelo con imágenes de autopistas de China, se evaluó el rendimiento del mismo con imágenes de vías del Ecuador captadas por cámaras del ECU911 que se encuentran disponibles en la web. Como resultado de la evaluación se obtuvo un modelo funcional de aprendizaje profundo para la automatización del aforo vehicular con un 95% de certeza. A pesar de que el modelo fue entrenado con imágenes de otro país, los resultados muestran que el modelo se adapta de forma favorable a la realidad del Ecuador con un tiempo de inferencia óptimo de 0.28 segundos.