Sistema inteligente de transporte: control de carretera basado en videovigilancia con sistema Raspberry Pi

Abstract

Este Trabajo Fin De Grado se basa principalmente en la creación de un modelo de aprendizaje automático que será capaz de realizar análisis de vídeo avanzados. Hace uso de bibliotecas avanzadas disponibles en Python para realizar la segmentación de imágenes, la detección de objetos y el seguimiento de los mismos. El proyecto tiene como objetivo contar el número de vehículos en la carretera, estimar su velocidad y enviar los datos obtenidos a la nube. Comienza con el posicionamiento de la cámara estática, el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático y el despliegue del modelo entrenado. También demuestra las ventajas e inconvenientes básicos del uso del deep learning en la visión artificial. Adicionalmente, se ha creado un simulador para realizar la detección y estimación de la velocidad de los coches en los vídeosThis thesis is mainly based on the creation of a machine learning model which will be able to perform advanced video analysis. The project aims to count the number of vehicles on road, estimate their speeds and send the obtained data to cloud. It starts from positioning of static camera to training of machine learning model to deployment of trained model. It also demonstrates the basic advantages and disadvantages of using deep learning in computer vision. Additionally, a simulator has been created to detect and estimate the speed of cars in videos.