La presente tesis presenta un sistema de detección, clasificación y conteo vehicular mediante el uso de redes neuronales de aprendizaje profundo y el de la inteligencia artificial, específicamente del área de visión artificial, con el objetivo de realizar conteos y aforos vehiculares. Para ello, se utilizarán diversos algoritmos y redes neuronales previamente entrenadas que permiten dotar al ordenador la capacidad de ver y comprender el contenido de imágenes y videos a través del reconocimiento de patrones y características. El aforo vehicular es uno de los aspectos más importantes y primarios en un estudio de tráfico vehicular, debido a que a partir de estos datos se determina el grado de ocupación y condiciones en las que una vía funciona, así como, las futuras tendencias de crecimiento, lo que permite una correcta planificación y diseño de una construcción, rehabilita...