Automatización en la captura de datos para el modelado de flujo vehicular en zonas urbanas
- Autores
- Monetti, Julio; Leon, Oscar; Brachetta, Mariana; Caymes Scutari, Paola; Celeste Sánchez, Paulo; Manzano, Alesis
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El trabajo tiene por objeto establecer metodologías de análisis del flujo vehicular a través de técnicas no convencionales de captura y procesamiento de datos. Se han adoptado tecnologías basadas en GPS para complementar observaciones in-situ de las áreas de estudio. Esto permite la recolección automática de datos sobre la circulación de un vehículo en las áreas de estudio, obteniendo así una base de datos con información estadística sobre trayectorias obtenidas por vehículos de prueba. Esta información luego es utilizada por algoritmos que revelan condiciones especiales en el flujo vehicular. Esta información dinámica es dispuesta sobre mapas previamente digitalizados a partir de algoritmos que establecen la georeferenciación de puntos de interés (como resultan el cruce de calles) o sectorización de los mismos.
Eje: Innovación en Sistemas de Software
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
tránsito
GPS
vehículo
georeferenciación
android - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27374
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Automatización en la captura de datos para el modelado de flujo vehicular en zonas urbanasMonetti, JulioLeon, OscarBrachetta, MarianaCaymes Scutari, PaolaCeleste Sánchez, PauloManzano, AlesisCiencias InformáticastránsitoGPSvehículogeoreferenciaciónandroidEl trabajo tiene por objeto establecer metodologías de análisis del flujo vehicular a través de técnicas no convencionales de captura y procesamiento de datos. Se han adoptado tecnologías basadas en GPS para complementar observaciones in-situ de las áreas de estudio. Esto permite la recolección automática de datos sobre la circulación de un vehículo en las áreas de estudio, obteniendo así una base de datos con información estadística sobre trayectorias obtenidas por vehículos de prueba. Esta información luego es utilizada por algoritmos que revelan condiciones especiales en el flujo vehicular. Esta información dinámica es dispuesta sobre mapas previamente digitalizados a partir de algoritmos que establecen la georeferenciación de puntos de interés (como resultan el cruce de calles) o sectorización de los mismos.Eje: Innovación en Sistemas de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2013-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf994-998http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27374spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:29:35Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27374Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:29:35.787SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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