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Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina

Raimundo Vázquez, Juan M. Fernández, Francisco Simón, Alejandra Olivetti
Idioma: es

Resumen

Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.

 

Palabras clave

Aprendizaje de máquina; clasificadores bayesianos, redes neuronales, árbol de decisión

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