Título :	Reconocimiento de la intención del peatón de cruzar una vía urbana cruzar mediante inteligencia artificial
Autor:	Armando Silva Velázquez
Palabras clave :	Ingeniería y Tecnología Ciencias Tecnológicas Otras Especialidades Tecnológicas
Fecha de publicación :	5-sep-2023
Editorial :	Ingeniería
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Prográma académico:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
Resumen:	"Reconocer la intención de cruce de peatones es una de las tareas más importantes y ampliamente investigadas en esta era de autos inteligentes y conducción autónoma. El objetivo de reconocer las intenciones del peatón alrededor de los vehículos autónomos es realizar acciones evasivas en situaciones potencialmente peligrosas para evitar accidentes con peatones, ciclistas, animales, personas discapacitadas y otras personas que se acerquen al automóvil. El proceso de reconocimiento comienza con la recuperación de imágenes de peatones a partir de vídeos en tiempo real con aplicaciones de visión artificial. Luego, para categorizar la intención de cruce del peatón, estas imágenes se procesan para extraer características para el reconocimiento de patrones de comportamiento. Esta tesis estudia la combinación de técnicas de aprendizaje automático y profundo para extraer características de los peatones, como los ángulos internos de las rodillas generados por el paso natural del peatón, la orientación de la cabeza y también el giro, y la consideración de otros factores externos como el paso de peatones, semáforo y señal de alto. Analizar las características que aportan los algoritmos es parte fundamental para determinar la intención del peatón ya que juegan un papel importante otras muchas variables externas, además de las consideradas, como la climatología o estación del año y, sobre todo, la cultura del peatón en función del país donde reside. Las investigaciones sobre el tema y la experiencia adquirida durante el posgrado indican que la estructura del modelo para inferir rápidamente la intención del peatón debe ser secuencial y robusta. Para tener un algoritmo robusto, considere más variables y encuentre el equilibrio adecuado entre velocidad y rendimiento."
URI :	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9137
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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