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http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23911
Título: | Diseño y construcción de un robot móvil que aprenda a detectar diferentes señales de tránsito mediante inteligencia artificial. |
Autor: | Ávila Proaño, Estefanía Garay, Patricio Grefa, Verónica Montúfar, Esteban Revelo, Mario |
Palabras clave: | RASPBERRY PYTHON HAAR-CASCADE OPENCV SEÑALES TRÁNSITO |
Fecha de publicación: | nov-2017 |
Editorial: | Quito : EPN, 2017. |
Citación: | Ávila Proaño, E., Garay, P., Grefa, V., Montúfar, E. y Revelo M. (2017). Diseño y construcción de un robot móvil que aprenda a detectar diferentes señales de tránsito mediante inteligencia artificial. Memorias, XXVII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, 27(15), 114-121. |
Resumen: | El paper tiene como fin presentar el diseño de un prototipo móvil que aprende a detectar señales de tránsito mediante el uso de un controlador Raspberry Pi 3. El robot móvil detecta las diferentes señales de tránsito PARE, señal de giro hacia la derecha y las luces amarillo, verde y rojo del semáforo. El sistema se implementa en el lenguaje de programación Python con la ayuda de la librería OpenCV empleando un protocolo de detección de objetos basado en el algoritmo Haar-cascade ejecutado en el dispositivo Raspberry Pi 3. Se realizan varias pruebas de funcionamiento y se obtiene un prototipo con eficiencia de detección para las señales pare y giro a la derecha de 90%, mientras que para las luces del semáforo la eficiencia alcanzada es de 73.33%. La distancia a la que cada señal es detectada varía de acuerdo a las características de la imagen e iluminación, la señal de pare comparada con la señal de giro a la derecha tiene un rango de detección diferente en 10 cm ya que la señal de giro a la derecha posee menos características a ser detectadas. |
URI: | http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23911 |
ISBN: | 978-9978-383-49-0 |
Tipo: | Article |
Aparece en las colecciones: | 2017 Memorias de las XXVII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica (2017 J - FIEE) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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2017AJIEE-15.pdf | 6,63 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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