Sistema de semáforos autónomos con visión artificial para una intersección vial en Lima: diseño y prototipado

Descripción del Articulo

El presente estudio tuvo como objetivo diseñar un prototipo de sistema de semáforos autónomos con visión artificial capaz de adaptarse a la demanda vehicular en tiempo real, aplicándolo al cruce de las avenidas Faucett y Venezuela, en el distrito de Bellavista, Callao, ante las limitaciones que pres...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Huahuala Cuyubamba, Rolando Segundo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2026
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/28825
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/28825
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Semáforos inteligentes
Visión artificial
Tránsito urbano
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description El presente estudio tuvo como objetivo diseñar un prototipo de sistema de semáforos autónomos con visión artificial capaz de adaptarse a la demanda vehicular en tiempo real, aplicándolo al cruce de las avenidas Faucett y Venezuela, en el distrito de Bellavista, Callao, ante las limitaciones que presentan los sistemas semafóricos de ciclos fijos en Lima y Callao. La metodología empleada se basó en el procesamiento digital de imágenes mediante cámaras ESP32-CAM y un módulo central Raspberry Pi 5, utilizando la librería OpenCV y el modelo YOLOv8 para la detección de vehículos y la estimación del nivel de demanda vehicular. Los resultados obtenidos a partir de simulaciones con videos reales evidenciaron que el sistema adaptativo optimiza la gestión del tiempo de luz verde, reduciendo la espera innecesaria y priorizando la vía con mayor flujo vehicular. Se concluye que la implementación de este prototipo constituye una solución viable, de bajo costo y escalable, con potencial para mejorar la optimización del tránsito urbano.
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La metodología empleada se basó en el procesamiento digital de imágenes mediante cámaras ESP32-CAM y un módulo central Raspberry Pi 5, utilizando la librería OpenCV y el modelo YOLOv8 para la detección de vehículos y la estimación del nivel de demanda vehicular. Los resultados obtenidos a partir de simulaciones con videos reales evidenciaron que el sistema adaptativo optimiza la gestión del tiempo de luz verde, reduciendo la espera innecesaria y priorizando la vía con mayor flujo vehicular. 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