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Los sistemas inteligentes de transporte (o ITS de sus siglas en inglés: Intelligent Transportation Systems) son un conjunto de tecnologías utilizadas en los sistemas de transporte para mejorar su eficiencia y seguridad. Desde hace cinco años el GPDSI (Grupo de Procesamiento Digital de Señales e Imágenes) viene desarrollando proyectos en esta área. Se ha implementado módulos aplicados al análisis del tránsito de vehículos y peatones en zonas específicas. El presente proyecto pretende implementar un sistema que analice el flujo vehicular y peatonal utilizando técnicas de procesamiento de imágenes. Para lo cual se integrarán los algoritmos previamente implementados y se desarrollarán otros que permitan resolver los problemas inherentes a la detección y seguimiento automático de vehículos y peatones en escenarios donde ambos interactúen. A diferencia de proyectos anteriores el campo visual de la cámara que se utilizará para este proyecto cubrirá una zona más amplia, debido a que en una sola toma se debe capturar el crucero peatonal y el largo de la avenida estudiada. Por consiguiente, el ángulo de inclinación del eje focal de la cámara con respecto al piso será más agudo, lo que incrementará las oclusiones entre vehículos y peatones en las secuencias de video. La solución planteada contempla la utilización de algoritmos robustos de seguimiento y detección de objetos, para lo cual se trabajará con modelos estadísticos de color, a diferencia de proyectos anteriores que se trabajaba solo con modelos binarios. El módulo que se propone implementar consistirá en dos cámaras de video colocadas sobre un soporte elevado (más de 5 metros), las cuales capturarán las escenas de dos avenidas diferentes. Estos videos serán procesados con un software desarrollado en C++ el cual calcula los parámetros de tránsito de los vehículos y peatones (trayectoria, velocidad y densidad de flujo). Estos resultados son la base para desarrollar modelos de tráfico vehicular y modelos de pa
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Desarrollo de un sistema que mide el flujo de vehículos en avenidas usando cámaras de video y técnicas de procesamiento de imágenes. Se considera captura de imágenes de baja altura: puentes peatonales.
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Desarrollar un sistema de análisis automático de flujo de peatones utilizando cámaras de video y técnicas de procesamiento de imágenes
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Implementación de un prototipo configurable que permita la selección automática de páprika, y otros productos agrícolas, basado en visión artificial.
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Diseño e implementación de un contador de objetos móviles presentes en una secuencia de video. Éste sistema se implementa para el caso de conteo vehicular sobre avenidas, pero de aplicación al conteo de cualquier tipo de objetos teniendo en cuenta sus características.
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Diseño de un algoritmo para la identificación de números impresos a mano.
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Diseñar un módulo que permita la compresión de video en tiempo real utilizando la transformada de Wavelets, la cual se puede configurar las tasas de compresión. Además permite la descompresión de video y su reproducción en tiempo real.
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