Sistema de detección y reconocimiento de vehículos mediante procesamiento digital de imágenes para mejorar la seguridad vial en la via de evitamiento Chiclayo

Abstract

Se desarrolló un sistema de detección y reconocimiento de vehículos mediante procesamiento digital de imágenes en la Vía de Evitamiento de Chiclayo, con el objetivo de mejorar la seguridad vial al identificar vehículos que circulan por carriles no autorizados. La metodología incluyó la instalación de una cámara de alta definición en un punto estratégico y el uso de una computadora personal de gama media para procesar las imágenes en tiempo real. Se utilizó la red neuronal convolucional pre entrenada YOLO para la detección y clasificación de vehículos. Los resultados demostraron que el sistema fue efectivo en identificar diferentes tipos de vehículos y detectar infracciones de tránsito, cabe recalcar que se logró una precisión significativa. La capacidad del sistema para operar en tiempo casi real sugiere su potencial para ser una herramienta útil para las autoridades en la regulación del tráfico y la prevención de accidentes. Concluimos que, la implementación de este sistema es viable y puede contribuir a mejorar la seguridad vial, además de ser adaptable para su aplicación en otras zonas críticas de tráfico, permitiendo una mayor eficiencia en la gestión del tránsito vehicular

A vehicle detection and recognition system was developed using digital image processing on the Chiclayo Bypass, with the aim of improving road safety by identifying vehicles circulating in unauthorized lanes. The methodology included the installation of a high-definition camera at a strategic point and the use of a mid-range personal computer to process the images in real time. The pre-trained YOLO convolutional neural network was used for vehicle detection and classification. The results showed that the system was effective in identifying different types of vehicles and detecting traffic violations, and it should be noted that significant accuracy was achieved. The system's ability to operate in near real time suggests its potential to be a useful tool for authorities in regulating traffic and preventing accidents. We conclude that the implementation of this system is feasible and can contribute to improving road safety, in addition to being adaptable for application in other critical traffic areas, allowing for greater efficiency in vehicular traffic management.