| dc.contributor.advisor |
Novillo Parales, Francisco , Director |
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| dc.contributor.author |
Choca Pérez, Roberto Enrique |
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| dc.contributor.author |
Sabagay Vizueta, Gabriela Stefania |
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| dc.creator |
ESPOL |
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| dc.date.accessioned |
2023-10-25T15:07:46Z |
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| dc.date.available |
2023-10-25T15:07:46Z |
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| dc.date.issued |
2023 |
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| dc.identifier.citation |
Choca Pérez, R. E. y Sabagay Vizueta, G. S. (2023). Diseño e implementación de un prototipo de dispositivo capaz de detectar el cambio de carril en la provincia del Guayas. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC . |
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| dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58471 |
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| dc.description |
El aumento en el uso de medios de transporte a nivel nacional se ve reflejado en el incremento de siniestros de tránsito que se producen al año. Una de sus causas principales es el irrespeto a las señales de tránsito, entre las que se encuentra una problemática poco abarcada como es el cambio de carril indebido de transportes. Para abordar dicha eventualidad, se realiza el desarrollo de un prototipo capaz de detectar el momento en que un vehículo realiza un cruce ilegal y así fomentar el cumplimiento de la ley. Para el desarrollo del equipo, se realizó un código en lenguaje Python usando librerías de visión artificial para el tratamiento de imágenes, modelos de detección para el reconocimiento de placas y librerías de aprendizaje automático que realicen la lectura de caracteres de la matrícula. Una vez hecho esto, se lo añadió a una Raspberry Pi 4 (RP4) a la que se conectó una Raspberry Camera V2.1, además de añadidos como microSD, ventilador y batería. Los resultados obtenidos mostraron que el equipo tiene una gran eficacia al momento de realizar las detecciones en avenidas, pero cuenta con una ligera disminución de esta al momento de probarse en autopistas. Por su parte la lectura de caracteres cuenta con un margen de mejora en lo que respecta a diferenciación entre letras y números. Con todo lo visto, se puede decir que el dispositivo cumple con el objetivo propuesto, ya que es capaz de detectar y obtener una evidencia visual de los vehículos infractores. |
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| dc.format |
application/pdf |
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| dc.format.extent |
63 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 |
Siniestros de Tránsito |
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| dc.subject |
Aprendizaje Automático |
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| dc.subject |
Modelos de Detección |
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| dc.subject |
Cambio de Carril |
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| dc.title |
Diseño e implementación de un prototipo de dispositivo capaz de detectar el cambio de carril en la provincia del Guayas |
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| dc.type |
Ingeniero en Telecomunicaciones |
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| dc.identifier.codigoespol |
T-113795 |
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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 |
INGE-2136 |
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| dc.description.abstractenglish |
The increase in transportation usage nationwide has led to an increase in traffic accidents each year. One primary cause of these accidents is the disregard for traffic signals. A less explored aspect of this issue is the improper lane-changing behavior of vehicles. To address this challenge, we developed a prototype designed to detect when a vehicle makes an unauthorized lane change, aiming to promote adherence to traffic laws. For the development of the prototype, we used Python, incorporating computer vision libraries for image processing, detection algorithms for license plate recognition, and machine learning libraries to read the characters on the license plates. After this, the system was integrated with a Raspberry Pi 4 (RP4), connected to a Raspberry Camera V2.1, and supplemented with additional components like a microSD, fan, and battery. Our results show that the system is highly effective in detecting infractions on city streets but has a slight decrease in efficiency on highways. The character recognition feature also has room for improvement, particularly in distinguishing between letters and numbers. The proposed device successfully achieves its intended goals, being capable of identifying and capturing visual evidence of vehicles that violate traffic rules. |
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