Resumen:

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, en los últimos años se ha dado un importante incremento en la mortalidad derivado de accidentes vehiculares. Por otra parte, la seguridad vial se ha convertido en un tema de suma importancia a nivel mundial, donde diversos países contribuyen al desarrollo de nuevas tecnologías con el objetivo de reducir la cantidad de accidentes viales. De la misma manera, en el transcurso de los últimos años el estudio de la Inteligencia Artificial ha llevado a la creación de diseño de sistemas inteligentes aplicados a la seguridad vial, una de las funciones de estos sistemas es, por ejemplo, la detección de peatones, la cual se realiza por medio de cámaras, algún sensor tipo radar, entre otras. Con el propósito de contribuir al tópico de interés, en esta investigación se tiene como objetivo utilizar las Redes Neuronales Convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) y algoritmos de Machine Learning, para detectar peatones en la cámara de reversa de un vehículo, así mismo, utilizar sensores de proximidad y realizar la combinación de algoritmos con imágenes y datos de distancia, para lograr una detección más precisa de peatones.

Productos obtenidos:

• Detección de la Obstrucción de la Imagen en la Cámara de Reversa de un Vehículo Mediante Redes Neuronales Convolucionales