| dc.contributor.advisor |
Ochoa Donoso, Daniel Erick,, Director |
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| dc.contributor.author |
Villalta Vega, Jorge Daniel |
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| dc.creator |
ESPOL |
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| dc.date.accessioned |
2023-09-27T19:45:58Z |
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| dc.date.available |
2023-09-27T19:45:58Z |
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| dc.date.issued |
2023 |
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| dc.identifier.citation |
Villalta Vega, J. D. (2023). Sistema de detección de infracciones de tránsito impulsado por operarios humanos mediante colaboración masiva. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC. . |
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| dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58191 |
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| dc.description |
Las infracciones de tránsito son un problema común, generan desorden en las vías y también son la principal causa de siniestros de tránsito. En Ecuador la detección de infracciones y emisión de multas de tránsito depende mayoritariamente de dispositivos medidores de velocidad llamados foto-radares. Por ello, el esquema de vigilancia de tránsito actual es ineficiente, propenso a fallos e incapaz de detectar contravenciones de tránsito no relacionadas a la velocidad de los vehículos. Este trabajo propone hacer uso de colaboración masiva para registrar infracciones de tránsito. El objetivo es implementar un sistema impulsado por los mismos conductores; permitiéndoles grabar y reportar contravenciones de tránsito mediante smartphones. Se desarrolló una aplicación móvil para Android haciendo uso del NDK y el SDK de dicha plataforma. Para evitar distraer al conductor, la aplicación permite usar un pulsador bluetooth para enviar una señal de grabación al detectar una infracción. Se diseñó un buffer de fotogramas que permite grabar momentos previos al recibimiento de la señal. Se analizó la utilización de recursos computacionales con el fin de garantizar el correcto funcionamiento de la aplicación en distintos modelos de smartphones. Finalmente, se realizaron pruebas reales en la que un grupo de conductores usaron el sistema en las calles. Las pruebas permitieron validar la interacción usuario-aplicación y registrar más de cien infracciones, ninguna de ellas asociadas al límite de velocidad. Así mismo, se logró determinar un algoritmo que impide al usuario configurar parámetros incompatibles con el smartphone usado. El sistema ofrece alta confiabilidad al registrar infracciones en las que el contexto de la escena, como señalética o líneas en la calzada, juegan un papel fundamental para determinar la culpabilidad del infractor. |
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| dc.format |
application/pdf |
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| dc.format.extent |
92 páginas |
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| dc.language.iso |
spa |
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| dc.publisher |
ESPOL |
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| dc.rights |
openAccess |
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| dc.subject |
Retroalimentación de dispositivo |
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| dc.subject |
Codificación de video |
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| dc.subject |
Buffer |
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| dc.subject |
Fotogramas |
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| dc.title |
Sistema de detección de infracciones de tránsito impulsado por operarios humanos mediante colaboración masiva |
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| dc.type |
Ingeniero en Ciencias de la Computación |
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| dc.identifier.codigoespol |
T-113554 |
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| dc.description.city |
Guayaquil |
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| dc.description.degree |
Escuela Superior Politécnica del Litoral |
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| dc.identifier.codigoproyectointegrador |
TECH-303 |
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| dc.description.abstractenglish |
Traffic violations are a common problem, causing disorder on roads and being the leading cause of traffic accidents. In Ecuador, the detection of violations and issuance of traffic fines largely depend on speed measuring devices called photo radars. Therefore, the current traffic surveillance system is inefficient, prone to failures, and incapable of detecting traffic violations unrelated to vehicle speed. This study proposes utilizing crowdsourcing to record traffic violations. The goal is to implement a system powered by the drivers themselves, allowing them to record and report traffic violations using smartphones. A mobile application was developed for Android using the NDK and SDK of the platform. To avoid distracting the driver, the application allows the use of a Bluetooth button to send a recording signal when a violation is detected. A frame buffer was engineered to record moments before receiving the signal. The utilization of computational resources was analyzed to ensure the proper functioning of the application on different smartphone models. Finally, real-world tests were conducted with a group of drivers using the system on the streets. The tests validated user-application interaction and recorded more than a hundred violations, none of which were related to speed limits. Additionally, an algorithm was developed to prevent users from configuring parameters incompatible with their smartphone. The system offers high reliability in recording violations where the context of the scene, such as road signs or lane markings, plays a crucial role in determining the culpability of the traffic violator. |
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