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Desarrollo de una herramienta para la detección, clasificación y seguimiento de vehículos en vídeos de cámaras de tráfico

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Desarrollo de una herramienta para la detección, clasificación y seguimiento de vehículos en vídeos de cámaras de tráfico

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dc.contributor.advisor Martínez Hinarejos, Carlos David es_ES
dc.contributor.advisor Alkhoury, Ihab es_ES
dc.contributor.author Poncelas Vargas, José David es_ES
dc.date.accessioned 2023-06-21T11:09:52Z
dc.date.available 2023-06-21T11:09:52Z
dc.date.created 2023-05-26
dc.date.issued 2023-06-21 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/194455
dc.description.abstract [ES] El principal objetivo que se va a tratar en este proyecto es el desarrollar una herramienta para la detección, clasificación y seguimiento de vehículos en vídeos obtenidos a partir de cámaras de tráfico. De esta forma, una vez identificados los vehículos, se clasificarán por tipo de vehículo (coche, camión, etc.) para ofrecer así un porcentaje final de su presencia en un intervalo de tiempo determinado. El objetivo sería utilizar esta información posteriormente para realizar una estimación de la contaminación presente en las zonas analizadas en ese intervalo de tiempo mediante una herramienta externa. Para realizar este análisis se emplearán herramientas de inteligencia artificial, como YOLOX y DeepSort, para detectar y seguir vehículos en vídeos. Además, se presentarán las problemáticas encontradas durante su implementación y se describirán las técnicas utilizadas para mejorar estos algoritmos y obtener mejores resultados específicamente para nuestro problema. Se espera que los resultados de este trabajo puedan ser utilizados posteriormente para obtener una visión más precisa de la contaminación en las zonas de Valencia analizadas, lo que ayudará a tomar mejores decisiones para mejorar la calidad del aire y reducir los riesgos para la salud de las personas que viven en la zona. Además, este proyecto puede sentar las bases para el desarrollo de nuevas herramientas de medición y control de la contaminación del aire en otras zonas urbanas. es_ES
dc.description.abstract [EN] The main objective of this project is to develop a tool for the detection, classification, and tracking of vehicles in videos obtained from traffic cameras. Once the vehicles are identified, they will be classified by vehicle type (car, truck, etc.) to provide a final percentage of their presence in a specific time interval. The objective would be to use this information later to make an estimate of the pollution present in the analyzed areas during that time interval using an external tool. To perform this analysis, artificial intelligence tools such as YOLOX and DeepSort will be used to detect and track vehicles in videos. Additionally, the problems encountered during implementation will be presented and the techniques used to improve these algorithms and obtain better results specifically for our problem will be described. It is expected that the results of this project can be subsequently used to obtain a more accurate understanding of pollution in the analyzed areas of Valencia, which will help to make better decisions to improve air quality and reduce health risks for people living in the area. Additionally, this project may lay the groundwork for the development of new tools for measuring and controlling air pollution in other urban areas. es_ES
dc.description.abstract [CA] El principal objectiu que es tractarà en aquest projecte és el desenvolupament d'una eina per a la detecció, classificació i seguiment de vehicles en vídeos obtinguts a partir de càmeres de trànsit. D'aquesta manera, una vegada identificats els vehicles, es classificaran per tipus de vehicle (cotxe, camió, etc.) per a oferir així un percentatge final de la seua presència en un interval de temps determinat. L'objectiu seria utilitzar aquesta informació posteriorment per a realitzar una estimació de la contaminació present en les zones analitzades en aqueix interval de temps mitjançant una eina externa. Per a realitzar aquest anàlisi s'emplearan eines d'intel·ligència artificial, com YOLOX i DeepSort, per a detectar i seguir vehicles en vídeos. A més, es presentaran les problemàtiques trobades durant la seua implementació i es descriuran les tècniques utilitzades per a millorar aquests algorismes i obtenir millors resultats específicament per al nostre problema. S'espera que els resultats d'aquest projecte puguen ser utilitzats després per a obtindre una visió més precisa de la contaminació en les zones de València analitzades, la qual cosa ajudarà a prendre millors decisions per a millorar la qualitat de l'aire i reduir els riscos per a la salut de les persones que viuen en la zona. A més, aquest projecte pot establir les bases per al desenvolupament de noves eines de mesurament i control de la contaminació de l'aire en altres zones urbanes. es_ES
dc.format.extent 81 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Detección de vehículos es_ES
dc.subject Clasificación de vehículos es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Procesamiento de imágenes es_ES
dc.subject Implementación de herramientas de IA es_ES
dc.subject Análisis del tráfico es_ES
dc.subject Vehicle detection es_ES
dc.subject Vehicle classification es_ES
dc.subject Artificial intelligence es_ES
dc.subject Image processing es_ES
dc.subject Implementation of AI tools es_ES
dc.subject Traffic analysis es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Desarrollo de una herramienta para la detección, clasificación y seguimiento de vehículos en vídeos de cámaras de tráfico es_ES
dc.title.alternative Development of a tool for detection, classification, and tracking of vehicles in traffic camera videos es_ES
dc.title.alternative Desenvolupament d'una eina per a la detecció, classificació i seguiment de vehicles en vídeos de càmeres de tràfic es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Poncelas Vargas, JD. (2023). Desarrollo de una herramienta para la detección, clasificación y seguimiento de vehículos en vídeos de cámaras de tráfico. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/194455 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\154678 es_ES


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