Conteo vehicular mediante visión artificial

• Autores: Silvero, Facundo; Devincenzi, Gustavo Horacio; Di Rado, Gustavo Rubén
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Visión artificial; Conteo vehicular
• Institución: Universidad Nacional del Nordeste

Fil: Silvero, Facundo. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Devincenzi, Gustavo Horacio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Di Rado, Gustavo Rubén. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Un ítem fundamental de la ingeniería de tráfico es el estado permanente de las instalaciones y del tránsito, así como una predicción probabilística de la demanda futura. Esto requiere que una amplia variedad de datos e información sea reunida para describir adecuadamente el estado real, permanente y actualizado de los sistemas mencionados. Esta recolecciòn de datos es difícil y costosa de realizar con los métodos tradicionales debido a los equipamientos y recursos humanos necesarios. El uso de la informática y el procesamiento de imágenes es una alternativa eficiente para resolver el problema. En este trabajo se presenta el desarrollo de un algoritmo mediante el cual se procede a un conteo vehicular, utilizando visión artificial. Para ello, se llevó a cabo la filmación del flujo vehicular en una intersección, se realizó el procesamiento computacional con librerías y lenguajes de código y se obtuvo como resultado final el volumen vehicular.
A fundamental item of traffic engineering is the permanent status of facilities and traffic, as well as a probabilistic prediction of future demand. This requires that a wide variety of data and information be gathered to adequately describe the actual, permanent and up-to-date status of this systems. This data collection is difficult and expensive to carry out with traditional methods due to the equipment and human resources needed. The use of computer and image processing is an efficient alternative to solve the problem. In this work, a development of an algorithm through which vehicle counting is carried out using artificial vision, is presented, by filming and processing a vehicular flow in an intersection, with libraries and code languages. Finally a vehicular volume was obtained.