Propuesta de infraestructura de seguridad para pasajeros en la estación Cabitos de la Línea 1 del Metro de Lima, mediante la gestión de riesgo de las zonas más vulnerables de los pasajeros utilizando la herramienta python

• Autores: Campos Vasquez, Francisco Alejandro, Rodriguez Taboada, Mario Issaac
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/663462
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/663462
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Red neuronal convolucional; Aprendizaje profundo; Encuestas a usuarios; Gestión de riesgos; Estación de Metro; Convolutional neural network; Deep learning; User surveys; Risk management; Metro station; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

Las estaciones de Metro son importantes para el desempeño en la vida diaria de los usuarios, se ha tratado de implementar tecnología en muchas áreas con el fin de garantizar la seguridad de los pasajeros ya sea en el control de los trenes o a través de la propia estación. En este estudio, se propone una nueva forma de gestionar las zonas más riesgosas en estaciones de Metro, mediante el reconocimiento de patrones y la visión de la computadora, para esto se aplica el modelo red neuronal convolucional, basado en un aprendizaje autónomo supervisado para identificación de riesgos. No obstante, gestionar las zonas de riesgo en estaciones de Metro tiende a ser complejo debido a sus condiciones dinámicas. Debido a esto, se propone un modelo para identificación de zonas vulnerables en la estación Cabitos mediante la herramienta Python y encuestas a usuarios. Esto consiste, en capturar fotografías de caídas y no caídas de personas ya que al 80% según la entidad de OSITRAN es el accidente más recurrente, acontecidas en diferentes partes de la estación y posterior a ello, presentar mejora de infraestructura para reducir la probabilidad de caídas de los pasajeros en las zonas identificadas. Así mismo, con las medidas implementadas en la estación de Metro Cabitos se reduce en un 20% el riesgo de caídas.