Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina

dc.creatorVázquez, Raimundo
dc.creatorFernández, Juan M.
dc.creatorSimón, Francisco
dc.creatorOlivetti, Alejandra
dc.date.accessioned2022-08-23T13:38:29Z
dc.date.available2022-08-23T13:38:29Z
dc.date.issued2018-03-01
dc.description.abstractSe 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vázquez, Raimundo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Fernández, Juan M. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Simón, Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo Universitario de Automatización; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.30972/eitt.402897
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/6887
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.rights.uriAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.useAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectaprendizaje de máquinaes_ES
dc.subjectclasificadores bayesianoses_ES
dc.subjectredes neuronaleses_ES
dc.subjectárbol de decisiónes_ES
dc.titlePredicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquinaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES

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