Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor

Se desarrolla un procedimiento encargado de detectar vehículos circulando por carriles en una avenida. Se utiliza el programa YOLO como sensor de objetos. Mediante la integración del YOLO y un programa de visión artificial se facilita el análisis de información en un área dentro de un fotograma. Se...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vazquez, Raimundo, Torres, Carlos, Mariguetti, Jorge, Gramajo, Sergio, Robledo Sánchez, Alberto
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura - Universidad Nacional del Nordeste 2023
Materias:
YOLO
sensor detráfico
detector de carril
Acceso en línea:https://revistas.unne.edu.ar/index.php/eitt/article/view/6884
Aporte de:
Revistas UNNE - Universidad Nacional del Noroeste (UNNE) de Universidad Nacional del Nordeste
id I48-R154-article-6884
record_format ojs
spelling I48-R154-article-68842023-12-19T21:15:57Z Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor Vazquez, Raimundo Torres, Carlos Mariguetti, Jorge Gramajo, Sergio Robledo Sánchez, Alberto YOLO sensor detráfico detector de carril Se desarrolla un procedimiento encargado de detectar vehículos circulando por carriles en una avenida. Se utiliza el programa YOLO como sensor de objetos. Mediante la integración del YOLO y un programa de visión artificial se facilita el análisis de información en un área dentro de un fotograma. Se dividió la avenida en tres carriles denominados: carril izquierdo (CI), carril central (CC) y carril derecho (CD). Se establece en el fotograma un área rectangular de base y altura conocida. Seguidamente, el YOLO detecta todos los objetos en el fotograma. La información recolectada se agrupa en una lista junto a sus coordenadas. Mediante un algoritmo, se analiza dicha lista para detectar los vehículos pertenecientes al área de trabajo. Los límites de cada carril CI, CC y CD están comprendidos sobre la base del área rectangular. Las posiciones, pertenecientes a la lista de automóviles, se comparan con los límites de los carriles CC, CI y CD. El resultado de las comparaciones permite reconocer vehículos pertenecientes a los carriles CC, CI y CD dentro de una región del fotograma. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura - Universidad Nacional del Nordeste 2023-09-26 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://revistas.unne.edu.ar/index.php/eitt/article/view/6884 10.30972/fac.3306844 Extensionismo, Innovación y Transferencia Tecnológica; Vol. 8 Núm. 1 (2023); 7 - 14 2422-6424 spa https://revistas.unne.edu.ar/index.php/eitt/article/view/6884/6308 Derechos de autor 2023 FACENA
institution Universidad Nacional del Nordeste
institution_str I-48
repository_str R-154
container_title_str Revistas UNNE - Universidad Nacional del Noroeste (UNNE)
language Español
format Artículo revista
topic YOLO
sensor detráfico
detector de carril
spellingShingle YOLO
sensor detráfico
detector de carril
Vazquez, Raimundo
Torres, Carlos
Mariguetti, Jorge
Gramajo, Sergio
Robledo Sánchez, Alberto
Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor
topic_facet YOLO
sensor detráfico
detector de carril
author Vazquez, Raimundo
Torres, Carlos
Mariguetti, Jorge
Gramajo, Sergio
Robledo Sánchez, Alberto
author_facet Vazquez, Raimundo
Torres, Carlos
Mariguetti, Jorge
Gramajo, Sergio
Robledo Sánchez, Alberto
author_sort Vazquez, Raimundo
title Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor
title_short Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor
title_full Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor
title_fullStr Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor
title_full_unstemmed Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor
title_sort detección de carril vehicular utilizando el yolo como sensor
description Se desarrolla un procedimiento encargado de detectar vehículos circulando por carriles en una avenida. Se utiliza el programa YOLO como sensor de objetos. Mediante la integración del YOLO y un programa de visión artificial se facilita el análisis de información en un área dentro de un fotograma. Se dividió la avenida en tres carriles denominados: carril izquierdo (CI), carril central (CC) y carril derecho (CD). Se establece en el fotograma un área rectangular de base y altura conocida. Seguidamente, el YOLO detecta todos los objetos en el fotograma. La información recolectada se agrupa en una lista junto a sus coordenadas. Mediante un algoritmo, se analiza dicha lista para detectar los vehículos pertenecientes al área de trabajo. Los límites de cada carril CI, CC y CD están comprendidos sobre la base del área rectangular. Las posiciones, pertenecientes a la lista de automóviles, se comparan con los límites de los carriles CC, CI y CD. El resultado de las comparaciones permite reconocer vehículos pertenecientes a los carriles CC, CI y CD dentro de una región del fotograma.
publisher Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura - Universidad Nacional del Nordeste
publishDate 2023
url https://revistas.unne.edu.ar/index.php/eitt/article/view/6884
work_keys_str_mv AT vazquezraimundo detecciondecarrilvehicularutilizandoelyolocomosensor
AT torrescarlos detecciondecarrilvehicularutilizandoelyolocomosensor
AT mariguettijorge detecciondecarrilvehicularutilizandoelyolocomosensor
AT gramajosergio detecciondecarrilvehicularutilizandoelyolocomosensor
AT robledosanchezalberto detecciondecarrilvehicularutilizandoelyolocomosensor
first_indexed 2024-08-21T22:36:54Z
last_indexed 2024-08-21T22:36:54Z
_version_ 1808038430390616064

Ejemplares similares