La investigación plantea el desarrollo de un modelo hidrológico que logre simular la cantidad de escorrentía del río Piura; para posteriormente poder ser empleado, con el acople de previsiones de lluvia, en la generación de pronósticos de caudales a escala diaria. Esta información es de gran importancia, pues permitirá obtener cierta anticipación al desarrollo de algún evento de crecida de río con potencial peligro de inundación; por lo que se contaría con un plazo de tiempo previo para prevenir y alertar a las localidades que presenten mayor vulnerabilidad. Esta investigación tendría como alcance la estimación de caudales diarios de pronóstico en el río Piura, con un horizonte de previsión de 24, 48 y 72 horas.

Esta investigación propone el uso de visión por computadora como una alternativa tecnológica para mejorar el conteo de pasajeros en el transporte público del Perú. El estudio se vincula con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 9, al promover la incorporación de innovación digital en la infraestructura urbana. El propósito principal fue analizar si el uso de esta tecnología influye significativamente en los indicadores de precisión, sensibilidad (recall) y F1- score durante el proceso de conteo. Para ello, se aplicó una metodología de tipo aplicada, con un enfoque cuantitativo y un diseño pre-experimental. Se trabajó con un conjunto de 2,360 imágenes para entrenar el modelo y 846 imágenes adicionales para evaluar su rendimiento. Las herramientas utilizadas incluyeron el modelo YOLOv5, Google Colab, Roboflow y análisis estadístico en SPSS. Los resultados evidencian que el...