Análisis de flujo vehicular utilizando redes neuronales

Autores
Godoy, Diego Alberto; Delucca, Javier; Kucuk, Lucas G.; Schuster, Jonathan M.; Freaza, Nadia; Albornoz, Enrique Marcelo; Jardín, Lucas M.
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo propone el desarrollo de un prototipo de sistema de análisis de flujo vehicular para la Ciudad de Posadas, Misiones. El sistema construido permite la detección de sentido, giro y conteo de vehículos dado un video tomado con una cámara de vigilancia o un dron. El prototipo está basado en una red neuronal YoloV8 para la detección de los vehículos, ByteTrack para el tracking y los datasets VisDrone y COCO. Los videos utilizados son de una intersección de dos avenidas con mucha congestión que sirven de ingreso al casco céntrico de la ciudad. El sistema permite definir zonas de ingreso y egreso para contar los vehículos que ingresan al nudo y la dirección que toman, de tal manera que permite ver cuáles son los giros más utilizados cuando los vehículos ingresan a la intersección. La posibilidad de replicar esta solución en otros municipios es muy factible ya que todo el sistema ha sido construido con software libre y solo requiere de videos capturados con cualquier dispositivo.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Análisis de Flujo Vehicular
Visión Artificial
YoloV8
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
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