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Title: Implementación de un robot inteligente capaz de reconocer señales de tránsito mediante el uso de inteligencia artificial
Authors: Barba Guamán, Luis Rodrigo
Semblantes Guamán, Jair Esteban
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2022
Citation: Semblantes Guamán, J. E. Barba Guamán, L. R. (2022) Implementación de un robot inteligente capaz de reconocer señales de tránsito mediante el uso de inteligencia artificial [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/30788
Abstract: Abstract:The purpose of this research work is the development of an intelligent robot capable of detecting traffic signals through an artificial intelligence process which will be in charge of detecting traffic signals (STOP, Turn Signals and Traffic Lights) through the use of a microcontroller and Python programming language with the Open CV library through its detection protocol based on the Haar-Cascade algorithm; this algorithm as a machine learning based approach where the cascade function is trained from many positive and negative images. It is then used to detect objects in other images.On the other hand, programming will be used which will allow activating the camera to obtain images of the environment. Depending on the signal found or if no signal is found, the signal that is sent for motor control is determined. The most important part is the image processing since it is through this that the object is detected. Haar similarity features are used for object detectio.
Description: Resumen: El presente trabajo de investigación tiene como fin el desarrollo de un robot inteligente capaz de detectar señales de tráfico mediante un proceso de inteligencia artificial el cual se va a encargar de detectar señales de tránsito (PARE, Señales de Giro y Luces de semáforo) mediante el uso de un microcontrolador y lenguaje de programación Python con la librería Open CV mediante su protocolo de detección basado en el algoritmo Haar-Cascade; este algoritmo como un enfoque basado en el aprendizaje automático en el que la función en cascada se entrena a partir de muchas imágenes positivas y negativas. Luego se utiliza para detectar objetos en otras imágenes.Por otra parte, se utilizará la programación la cual permitirá activar la cámara para la obtención de imágenes del entorno. Dependiendo de la señal que encuentre o si no encuentra ninguna señal, se determina la señal que se envía para el control de motores. La parte más importante es el procesamiento de imagen ya que a través de esta se hace la detección del objeto. Para la detección de los objetos se utilizan características de similitud Haar.
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=130091.TITN.
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