Estudio de factibilidad del uso de modelos de redes neuronales artificiales en la automatización del aforo y clasificación vehicular del transporte público
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
El análisis del tránsito vehicular ha tomado gran importancia en los últimos años debido al incremento considerable de vehículos en las vías, lo que hace que muchas veces exista congestiones vehiculares, por lo que, es necesario conocer el aforo vehicular que transita por determinadas vías, de tal forma que se puede tomar decisiones para mejorar el tránsito vial como abrir vías alternas, cambiar temporización de semáforos, mejorar señalética de las vías, etc. Existen estudios que realizan el conteo e identificación de vehículos de forma manual mediante observación, sin embargo, esta técnica puede ser ineficiente ya que se debe contar con personas que realicen este conteo en una o varias vías durante un periodo de tiempo determinado, además, no permite capturar la información en varías horas del día. Por otro lado, existen técnicas que pueden ser complejas de configurar o que intervienen en el flujo normal del tráfico como rampas con sensores y lazo inductivo. Por lo que se ve la necesidad de usar una técnica que permita el conteo e identificación de vehículos de una manera más eficiente y que no intervenga en el flujo del tránsito. El presente estudio plantea la utilización de modelos de redes neuronales artificiales en la automatización del aforo y clasificación vehicular. Se generó un modelo de redes neuronales artificiales que a través de video permite detectar y clasificar vehículos del transporte público que transitan por las vías con un nivel de certeza del 94.29%. Además, se probó el modelo en tiempo real mediante el uso de una aplicación móvil y la cámara del smartphone, demostrando que el modelo puede ser usado siempre que se tenga acceso a video sin la necesidad de una calibración o configuración del sistema. Por lo tanto, en base al alto nivel de certeza obtenido y las pruebas realizadas en tiempo real, queda demostrado que es factible la creación de sistemas que no requieran calibración ni configuraciones complejas basados en el uso de redes neuronales artificiales para la automatización del aforo y clasificación vehicular.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle