Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina

Authors

  • Raimundo Vázquez Universidad Tecnológica Nacional
  • Juan M. Fernández Universidad Tecnológica Nacional
  • Francisco Simón Universidad Tecnológica Nacional
  • Alejandra Olivetti Universidad Tecnológica Nacional

DOI:

https://doi.org/10.30972/eitt.402897

Keywords:

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

Abstract

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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Published

2018-05-09

How to Cite

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

Issue

Section

EJE 3. 1er Encuentro de la Red Iberoamericana de Investigación, Desarrollo y Transferencia Tecnológica para la aplicació