Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina

Autores
Vázquez, Raimundo; Fernández, Juan M.; Simón, Francisco; Olivetti, Alejandra
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.
Fil: Vázquez, Raimundo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización; Argentina.
Fil: Fernández, Juan M. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización; Argentina.
Fil: Simón, Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
aprendizaje de máquina
clasificadores bayesianos
redes neuronales
árbol de decisión
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2022-08-23T13:38:29Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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