Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
DOI:
https://doi.org/10.30972/eitt.402897Palabras clave:
Aprendizaje de máquina, clasificadores bayesianos, redes neuronales, árbol de decisiónResumen
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.
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Publicado
09-05-2018
Cómo citar
Vázquez, R., Fernández, J. M., Simón, F., & Olivetti, A. (2018). Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina. Extensionismo, Innovación Y Transferencia Tecnológica, 4, 310–316. https://doi.org/10.30972/eitt.402897
Número
Sección
EJE 3. 1er Encuentro de la Red Iberoamericana de Investigación, Desarrollo y Transferencia Tecnológica para la aplicació