SISTEMA DE SEMAFOROS INTELIGENTES MEDIANTE PROCEDIMIENTO DE IMAGENES CON TECNICAS DE MACHINE LEARNING

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dc.contributor.authorVARGAS AZERO MARCOS ANDRES
dc.date.accessioned2025-11-04T21:13:28Z
dc.date.available2025-11-04T21:13:28Z
dc.date.issued2025-01-01
dc.description.abstractEl problema del congestionamiento vehicular en la Ciudad de La Paz durante las horas pico se debe a múltiples factores como el diseño vial, el aumento del parque automotor y un sistema de semaforización desactualizado que no se adapta al flujo vehicular real. Para mejorar la fluidez del tráfico, se propone un sistema que ajuste en tiempo real el tiempo de luz verde (Avanzar) basado en la cantidad de vehículos en espera. La propuesta busca comprobar teóricamente que un sistema de este tipo puede reducir efectivamente la congestión vehicular en avenidas específicas de la ciudad. Para detectar la cantidad de vehículos en tiempo real, el sistema utiliza inteligencia artificial aplicada al procesamiento de imágenes, específicamente mediante redes neuronales convolucionales. Se empleó el modelo YOLOv5, adaptado a un dataset propio de vehículos de la ciudad. Además, se aplicaron simulaciones con datos reales y aleatorios para evaluar el impacto, mostrando una reducción promedio del 37 % en el tráfico vehicular, validando así la hipótesis planteada. Este enfoque moderno basado en machine learning representa un avance significativo para el manejo eficiente del tráfico urbano.
dc.identifier.other378,225 V28SM
dc.identifier.urihttp://172.16.1.4/handle/123456789/1303
dc.language.isoes
dc.publisherUNIVERSIDAD LA SALLE Tutor: Kevin Marlon Sozza Mamani
dc.titleSISTEMA DE SEMAFOROS INTELIGENTES MEDIANTE PROCEDIMIENTO DE IMAGENES CON TECNICAS DE MACHINE LEARNING
dc.typeThesis
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