Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial

Autores
Vázquez, Raimundo; Torre, Carlos; Marighetti, Jorge; Gramajo, Sergio Daniel; Sanchez, Alberto Robeldo
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las causas principales de los accidentes de tráfico se pueden atribuir principalmente a errores humanos como la falta de atención, mal comportamiento o distracción. Para abordar este problema, muchas empresas han desarrollado técnicas para mejorar la seguridad en la conducción y reducir los siniestros viales. Este trabajo presenta un procedimiento para detectar carriles en vías no señalizadas utilizando un sensor LIDAR montado en la parte superior de un vehículo. El escáner láser captura imágenes del entorno del conductor, que luego se procesan para identificar tres regiones dentro de la distancia de frenado del vehículo: izquierda, central y derecha de la calle. Los datos recopilados se utilizan para crear conjuntos de entrenamiento y test, que se analizan mediante bibliotecas de Deep Learning para extraer patrones y construir un modelo de detección de carriles. La efectividad de este modelo se evalúa utilizando la curva ROC. Esta propuesta ofrece una solución integral para estimar la ubicación del carril del vehículo, integrando tecnología LIDAR y técnicas de Deep Learning.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
detector de carril
asistencia al conductor
seguridad vial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/178810
Acceder
id SEDICI_9f1b57e7a8550c5026a71f2cb4c125f3
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/178810
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vialVázquez, RaimundoTorre, CarlosMarighetti, JorgeGramajo, Sergio DanielSanchez, Alberto RobeldoCiencias Informáticasdetector de carrilasistencia al conductorseguridad vialLas causas principales de los accidentes de tráfico se pueden atribuir principalmente a errores humanos como la falta de atención, mal comportamiento o distracción. Para abordar este problema, muchas empresas han desarrollado técnicas para mejorar la seguridad en la conducción y reducir los siniestros viales. Este trabajo presenta un procedimiento para detectar carriles en vías no señalizadas utilizando un sensor LIDAR montado en la parte superior de un vehículo. El escáner láser captura imágenes del entorno del conductor, que luego se procesan para identificar tres regiones dentro de la distancia de frenado del vehículo: izquierda, central y derecha de la calle. Los datos recopilados se utilizan para crear conjuntos de entrenamiento y test, que se analizan mediante bibliotecas de Deep Learning para extraer patrones y construir un modelo de detección de carriles. La efectividad de este modelo se evalúa utilizando la curva ROC. Esta propuesta ofrece una solución integral para estimar la ubicación del carril del vehículo, integrando tecnología LIDAR y técnicas de Deep Learning.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2024-08info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf44-52http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178810spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/17888info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:39:33Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/178810Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:39:33.457SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
title Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
spellingShingle Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
Vázquez, Raimundo
Ciencias Informáticas
detector de carril
asistencia al conductor
seguridad vial
title_short Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
title_full Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
title_fullStr Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
title_full_unstemmed Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
title_sort Detección de carriles en vías no señalizadas mediante LIDAR y deep learning para mejorar la seguridad vial
dc.creator.none.fl_str_mv Vázquez, Raimundo
Torre, Carlos
Marighetti, Jorge
Gramajo, Sergio Daniel
Sanchez, Alberto Robeldo
author Vázquez, Raimundo
author_facet Vázquez, Raimundo
Torre, Carlos
Marighetti, Jorge
Gramajo, Sergio Daniel
Sanchez, Alberto Robeldo
author_role author
author2 Torre, Carlos
Marighetti, Jorge
Gramajo, Sergio Daniel
Sanchez, Alberto Robeldo
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
detector de carril
asistencia al conductor
seguridad vial
topic Ciencias Informáticas
detector de carril
asistencia al conductor
seguridad vial
dc.description.none.fl_txt_mv Las causas principales de los accidentes de tráfico se pueden atribuir principalmente a errores humanos como la falta de atención, mal comportamiento o distracción. Para abordar este problema, muchas empresas han desarrollado técnicas para mejorar la seguridad en la conducción y reducir los siniestros viales. Este trabajo presenta un procedimiento para detectar carriles en vías no señalizadas utilizando un sensor LIDAR montado en la parte superior de un vehículo. El escáner láser captura imágenes del entorno del conductor, que luego se procesan para identificar tres regiones dentro de la distancia de frenado del vehículo: izquierda, central y derecha de la calle. Los datos recopilados se utilizan para crear conjuntos de entrenamiento y test, que se analizan mediante bibliotecas de Deep Learning para extraer patrones y construir un modelo de detección de carriles. La efectividad de este modelo se evalúa utilizando la curva ROC. Esta propuesta ofrece una solución integral para estimar la ubicación del carril del vehículo, integrando tecnología LIDAR y técnicas de Deep Learning.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description Las causas principales de los accidentes de tráfico se pueden atribuir principalmente a errores humanos como la falta de atención, mal comportamiento o distracción. Para abordar este problema, muchas empresas han desarrollado técnicas para mejorar la seguridad en la conducción y reducir los siniestros viales. Este trabajo presenta un procedimiento para detectar carriles en vías no señalizadas utilizando un sensor LIDAR montado en la parte superior de un vehículo. El escáner láser captura imágenes del entorno del conductor, que luego se procesan para identificar tres regiones dentro de la distancia de frenado del vehículo: izquierda, central y derecha de la calle. Los datos recopilados se utilizan para crear conjuntos de entrenamiento y test, que se analizan mediante bibliotecas de Deep Learning para extraer patrones y construir un modelo de detección de carriles. La efectividad de este modelo se evalúa utilizando la curva ROC. Esta propuesta ofrece una solución integral para estimar la ubicación del carril del vehículo, integrando tecnología LIDAR y técnicas de Deep Learning.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-08
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178810
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178810
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/17888
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
44-52
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064410554007552
score 13.22299

Publicaciones similares