Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina

Abstract

Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.

Description

Keywords

aprendizaje de máquina, clasificadores bayesianos, redes neuronales, árbol de decisión

Citation

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Creative Commons license

Except where otherwised noted, this item's license is described as openAccess