Análisis de métodos para reconocimiento de estado de la luz de los semáforos aplicada para carros de conducción autónoma.

Se presenta el estudio de la posibilidad de reconocimiento de la luz del semáforo por medio de técnicas de visión computacional y aprendizaje de máquina, enfocada en el ámbito de los carros autónomos. Se analizó las leyes a nivel nacional e internacional observando que actualmente se encuentra en una fase inicial, con muy pocas o ninguna regulación. El método a desarrollar fue el experimental, probando técnicas y modelos para ir afinando los parámetros hasta obtener el mejor resultado. El conjunto de datos consistió en 1484 imágenes, divididas en 80% para el entrenamiento y el 20% para pruebas, así como también se usaron imágenes de semáforos locales para la validación del mismo. Se pudo observar que al implementar métodos de aprendizaje de máquina aumenta el rendimiento, a diferencia de usar únicamente métodos de visión computacional. Como resultado se obtuvo un modelo computacional para poder procesar imágenes de semáforo que no se han visto antes, entregando el resultado de la luz del semáforo, para una aplicación futura en carros autónomos.

• Hovedforfatter: Cevallos Vaca, Washington Gustavo (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2018
• Fag: VISIÓN ARTIFICIAL; MACHINE LEARNING; MINERÍA DE DATOS; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; VEHÍCULO AUTÓNOMO
• Online adgang: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/11492