Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor

Autores/as

  • Raimundo Vazquez Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización
  • Carlos Torres Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización
  • Jorge Mariguetti Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización
  • Sergio Gramajo Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización
  • Alberto Robledo Sánchez Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización

DOI:

https://doi.org/10.30972/fac.3306844

Palabras clave:

YOLO, sensor detráfico, detector de carril

Resumen

Se desarrolla un procedimiento encargado de detectar vehículos circulando por carriles en una avenida. Se utiliza el programa YOLO como sensor de objetos. Mediante la integración del YOLO y un programa de visión artificial se facilita el análisis de información en un área dentro de un fotograma. Se dividió la avenida en tres carriles denominados: carril izquierdo (CI), carril central (CC) y carril derecho (CD). Se establece en el fotograma un área rectangular de base y altura conocida. Seguidamente, el YOLO detecta todos los objetos en el fotograma. La información recolectada se agrupa en una lista junto a sus coordenadas. Mediante un algoritmo, se analiza dicha lista para detectar los vehículos pertenecientes al área de trabajo. Los límites de cada carril CI, CC y CD están comprendidos sobre la base del área rectangular. Las posiciones, pertenecientes a la lista de automóviles, se comparan con los límites de los carriles CC, CI y CD. El resultado de las comparaciones permite reconocer vehículos pertenecientes a los carriles CC, CI y CD dentro de una región del fotograma.

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Publicado

26-09-2023

Cómo citar

Vazquez, R., Torres, C., Mariguetti, J., Gramajo, S., & Robledo Sánchez, A. (2023). Detección de carril vehicular utilizando el YOLO como sensor. Extensionismo, Innovación Y Transferencia Tecnológica, 8(1), 7–14. https://doi.org/10.30972/fac.3306844

Número

Sección

Artículos Científicos