Implementación de algoritmos de detección e identificación de vehículos con tecnologías de machine learning y deep learning
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Date
2025-05-21
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Los métodos tradicionales de detección vehicular presentan limitaciones en precisión y adaptación a distintos entornos, lo que ha impulsado el uso de Machine Learning y Deep Learning para optimizar la identificación
y el seguimiento vehicular en aplicaciones de seguridad vial y control del tráfico. Este proyecto desarrolla un sistema de detección de vehículos basado en aprendizaje automático, mejorando el recono-
cimiento de matrículas y la gestión del tráfico. Implementado en Windows 11, procesa imágenes a aproximadamente 25 FPS en CPU y 43 FPS en GPU (según el hardware, ver D), garantizando un desempeño en tiempo real.
Se empleó un conjunto de datos de matrículas colombianas procesado en Roboflow y, tras evaluar distintos modelos, se seleccionó YOLOv8 por su precisión y velocidad (mAP@0.5 >90 %). Técnicas como ecualización de histograma
y transformaciones de homografía mejoraron su rendimiento en condiciones adversas. Finalmente, la interfaz gráfica con PySide6 permitió una gestión eficiente e integración en aplicaciones reales.