) Diseño e implementación de un sistema de monitoreo de tráfico en tiempo real que utilice visión artificial y sensores IoT.

Abstract

La visión artificial (VA) es un método enfocado en el estudio, captación y comprensión de imágenes y videos. Se relaciona con otros campos como el aprendizaje máquina, inteligencia artificial (IA), neurociencia, los procesamientos VPC y de señal, psicología y robótica (Domingo et al., 2024). La visión por computadora (VPC) se basa en la búsqueda de patrones o características dentro de las imágenes para extraer información útil. Esto puede incluir detección de objetos, seguimiento de personas o vehículos y clasificación de eventos. Por otra parte, se puede emplear para analizar patrones y tendencias en el comportamiento del tráfico, lo que puede ayudar a los urbanistas a diseñar ciudades más eficientes y seguras (Cortijo & Arellano, 2020). Los sensores IoT (por sus siglas en inglés, Internet of Things), son dispositivos conectados a internet que pueden medir datos sobre el entorno. Estos nos permitirán recopilar grandes cantidades de datos sobre la conducta del tráfico real, a fin de mejorar la gestión del tránsito urbano (Suárez et al., 2020).