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Implementación de V2I Utilizando Visión Artificialy un Clasificador Bayesiano

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Implementación de V2I Utilizando Visión Artificialy un Clasificador Bayesiano
المؤلفون: Raimundol Vazquez, Alejandro Burgos, Jorge Marighuetti, Martini Fernandez, Marcos Portillo, Luis Canali
المصدر: Tecnología y Ciencia, Iss 36, Pp 202-211 (2019)
بيانات النشر: Universidad Tecnologica Nacional, 2019.
سنة النشر: 2019
المجموعة: LCC:Technology
LCC:Engineering (General). Civil engineering (General)
LCC:Science (General)
مصطلحات موضوعية: comunicación v21, clasificadores haar, clasificadores bayesianos, Technology, Engineering (General). Civil engineering (General), TA1-2040, Science (General), Q1-390
الوصف: Se implementa un procedimiento de clasificación del estado del tránsito vehicular, utilizando herramientas de visión artificial, un filtro Haar y un clasificador bayesiano. El software desarrollado simula el funcionamiento de sensores magnéticos distribuidos en la vía transitable. Técnicas de procesamiento digital de imagen permiten la detección vehicular en zonas del tránsito complejo. La utilización del filtro Haar permite cuantificar la cantidad de vehículos estacionados y en circulación. La información relevante obtenida en los fotogramas de la cámara de video permite establecer un vector característico del tránsito. Posteriormente utilizando un clasificador bayesiano se fusiona los datos del vector en cuatro categorías: transito nulo, transito bajo, transito medio y transito congestionado. Finalmente los resultados de las predicciones se transmiten vía inalámbrica entre dispositivos genéricos que simulan la experiencia conocida con el nombre de comunicación vehículo a infraestructura o V2I.
نوع الوثيقة: article
وصف الملف: electronic resource
اللغة: English
Spanish; Castilian
Portuguese
تدمد: 1666-6933
99263610
Relation: http://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/350; https://doaj.org/toc/1666-6933
DOI: 10.33414/rtyc.36.202-211.2019
URL الوصول: https://doaj.org/article/a526e7d48e8741b99263610824a5d363
رقم الأكسشن: edsdoj.526e7d48e8741b99263610824a5d363
قاعدة البيانات: Directory of Open Access Journals
الوصف
تدمد:16666933
99263610
DOI:10.33414/rtyc.36.202-211.2019