Machine vision algorithms applied to dynamic traffic light control
RESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un controlador de tráfico difuso capaz de gestionar de manera autónoma, centralizada y eficiente, el flujo vehicular en un grupo de intersecciones. El sistema emplea un algoritmo de visión artificial que le permite detectar el número de autos presente...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2013-01-01
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| Series: | Dyna |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49626817018 |
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| author | Fabio Andrés Espinosa Valcárcel Camilo Andrés Gordillo Chaves Robinson Jimenez Moreno Oscar Fernando Avilés Sanchez |
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| description | RESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un controlador de tráfico difuso capaz de gestionar de manera autónoma, centralizada y eficiente, el flujo vehicular en un grupo de intersecciones. El sistema emplea un algoritmo de visión artificial que le permite detectar el
número de autos presentes en imágenes capturadas por un conjunto de cámaras estratégicamente ubicadas en cada intersección. Usando esta información, el sistema selecciona la secuencia de acciones que optimicen el flujo vehicular dentro de la zona de control, en un escenario simulado. Los resultados obtenidos muestran que el sistema disminuye en un 20% los tiempos de retraso para cada vehículo y que además es capaz de adaptarse rápida y eficientemente a los cambios de flujo. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0012-7353 |
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| publishDate | 2013-01-01 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
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| spelling | doaj.art-4d370d5409d044a6a0dbe5b767fe25542022-12-21T23:22:11ZengUniversidad Nacional de ColombiaDyna0012-73532013-01-0180178132140Machine vision algorithms applied to dynamic traffic light controlFabio Andrés Espinosa ValcárcelCamilo Andrés Gordillo ChavesRobinson Jimenez MorenoOscar Fernando Avilés SanchezRESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un controlador de tráfico difuso capaz de gestionar de manera autónoma, centralizada y eficiente, el flujo vehicular en un grupo de intersecciones. El sistema emplea un algoritmo de visión artificial que le permite detectar el número de autos presentes en imágenes capturadas por un conjunto de cámaras estratégicamente ubicadas en cada intersección. Usando esta información, el sistema selecciona la secuencia de acciones que optimicen el flujo vehicular dentro de la zona de control, en un escenario simulado. Los resultados obtenidos muestran que el sistema disminuye en un 20% los tiempos de retraso para cada vehículo y que además es capaz de adaptarse rápida y eficientemente a los cambios de flujo.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49626817018 |
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