Clasificación de imágenes de tráfico para un sistema inteligente de transporte

Bejerano Morales, Ester

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Clasificación de imágenes de tráfico para un sistema inteligente de transporte

dc.contributor.advisor	Lázaro Teja, Marcelino
dc.contributor.author	Bejerano Morales, Ester
dc.contributor.departamento	UC3M. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones	es
dc.date.accessioned	2013-05-08T10:01:45Z
dc.date.available	2013-05-08T10:01:45Z
dc.date.issued	2012-07
dc.date.submitted	2012-07-10
dc.description.abstract	El presente Trabajo Fin de Grado se encuadra en el ámbito de los Sistemas Inteligentes de Transporte. En la actualidad estos sistemas son de gran interés, ya que gracias a ellos es posible reducir el número de accidentes producidos en carretera, prevenirlos, mejorar la seguridad vial o evitar la congestión de trá co. En concreto, este trabajo se basa en diseñar un clasi cador para la detección de patrones en imágenes con aplicación a la clasi cación de señales de trá co. El clasi cador está formado por 4 módulos funcionales, el módulo de preprocesado empleado normalmente para dar solución a posibles imperfecciones presentes en las imágenes, el módulo de normalizaci ón cuyo objetivo es mejorar el funcionamiento del sistema restringiendo el rango dinámico de las señales de entrada, el módulo de extracción de características encargado de obtener descripciones representativas de las imágenes que faciliten el reconocimiento de un objeto concreto presente en las mismas y el módulo máquina encargado de clasi car a qué clase, de entre todas las posibles, pertenece una determinada imagen a partir de sus características. En el trabajo, para cada uno de estos cuatro módulos se analizarán las prestaciones, para la aplicación propuesta en el mismo, de distintas técnicas. De este modo se realizarán diferentes pruebas empleando con guraciones distintas del clasi cador. Se evaluarán por un lado diversas técnicas de preprocesado y se realizarán estudios comparativos entre distintas técnicas de extracción de características, tanto supervisadas como no supervisadas, empleando para la clasi cación dos de los métodos de aprendizaje máquina más habituales, las máquinas de vectores soporte y las redes neuronales. Se estudiarán por tanto cuáles son las prestaciones obtenidas según la con guración empleada, y se seleccionarán aquellas que proporcionen resultados adecuados o lo su cientemente elevados, considerando también en la elección la complejidad de la con guración. El objetivo será obtener la máxima precisión posible a la hora de clasi car a qué clase pertenece cada una de las señales de trá co, teniendo en cuenta las restricciones de implementación de este tipo de clasi cadores en aplicaciones en el ámbito de los Sistemas Inteligentes de Transporte.	es
dc.description.degree	Ingeniería de Sistemas Audiovisuales	es
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10016/16944
dc.language.iso	spa	es
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.accessRights	open access
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.eciencia	Telecomunicaciones	es
dc.subject.other	Sistemas inteligentes de transporte	es
dc.subject.other	Proceso de imágenes	es
dc.subject.other	Clasificación	es
dc.subject.other	Imágenes	es
dc.title	Clasificación de imágenes de tráfico para un sistema inteligente de transporte	es
dc.type	bachelor thesis	*
dspace.entity.type	Publication