Análisis y visualización de datos de movilidad y tráfico en el sector de la Universidad UTE-campus occidental, a partir de datos tomados en un dron
En la actualidad el uso de la inteligencia artificial, minería de datos y análisis de datos son bastante útiles para resolver varias problemáticas. El tráfico se ha incrementado en las grandes ciudades por lo que es necesario hacer el uso de estas tecnologías para poder tener un mejor panorama de es...
Kaydedildi:
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2022
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| description | En la actualidad el uso de la inteligencia artificial, minería de datos y análisis de datos son bastante útiles para resolver varias problemáticas. El tráfico se ha incrementado en las grandes ciudades por lo que es necesario hacer el uso de estas tecnologías para poder tener un mejor panorama de este problema en zonas específicas. El propósito de este proyecto fue utilizar fotografías del tránsito vehicular y los datos meteorológicos al momento de la captura de las mismas para encontrar patrones con los cuales predecir el tipo de tráfico en el sector de la UTE campus occidental. Realizando un ETL y utilizando código Python se descargó la información de una base de datos no relacional cargada en MongoDB, para después pasar las imágenes descargadas por una herramienta de detección de objetos con la cual se logró encontrar los vehículos en cada imagen. A continuación, se procedió a especificar un tipo de tráfico (alto, medio, bajo, nulo), según la cantidad de vehículos encontrados en las imágenes, con estos datos se probó modelos predictivos para encontrar el más óptimo, una vez encontrado el mejor modelo se realizó la predicción de tráfico. Posteriormente se utilizó una herramienta de visualización de datos para poder expresar de mejor manera los días y horarios de tráfico del sector. Finalmente, se redactó un informe con estos horarios para que de esta manera los estudiantes, personal administrativo y docentes de la universidad UTE puedan tomar las medidas pertinentes en relación a la movilidad en sector de la UTE campus Occidental. |
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