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dc.rights.license https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Hugo Jiménez Hernández es_ES
dc.creator Erik Josué Moreno Mejía es_ES
dc.date.accessioned 2025-08-29T21:01:27Z
dc.date.available 2025-08-29T21:01:27Z
dc.date.issued 2025-08-08
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12272
dc.description La detección precisa de vehículos en movimiento en entornos urbanos es un componente esencial para el desarrollo de sistemas inteligentes de monitoreo de tráfico. Las técnicas tradicionales de sustracción de fondo, como la Mezcla de Gaussianas (MoG), presentan limitaciones en escenarios reales donde la iluminación varía constantemente, hay presencia de ruido y las condiciones ambientales son inestables. En este trabajo se propone un modelo de sustracción de fondo basado en morfología matemática, que opera sobre secuencias de video en escala de grises y aprovecha operaciones como apertura, cierre y transformaciones top-hat para resaltar la textura local y separar eficazmente el primer plano del fondo. El modelo fue diseñado para ser computacionalmente eficiente, interpretable y robusto frente a condiciones adversas, sin requerir procesos de entrenamiento o parámetros complejos. La propuesta fue validada mediante experimentos con videos reales capturados por dron en zonas urbanas, y evaluada comparativamente contra el método MoG utilizando métricas estándar como precisión, recall y F1-score. Los resultados muestran que el enfoque morfológico logra una segmentación más estable y confiable en escenarios con alta variabilidad de iluminación, destacando su potencial como alternativa ligera y efectiva en aplicaciones de visión por computadora. es_ES
dc.format pdf es_ES
dc.format.extent 1 recurso en línea (72 páginas) es_ES
dc.format.medium computadora es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Autonoma de Querétaro es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights openAccess es_ES
dc.subject Morfología matemática es_ES
dc.subject Sustracción de fondo es_ES
dc.subject Visión por computadora es_ES
dc.subject Detección de movimiento es_ES
dc.subject Análisis de tráfico es_ES
dc.subject Procesamiento de imágenes es_ES
dc.subject Algoritmos robustos es_ES
dc.subject Entornos urbanos es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Modelo de sustracción de fondo basado en morfología matemática es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid ORCID es_ES
dc.contributor.tid ORCID es_ES
dc.creator.identificador 0009-0005-2461-9275 es_ES
dc.contributor.identificador 0000-0003-0827-6645 es_ES
dc.contributor.role Director de tesis es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencia de Datos es_ES
dc.degree.department Facultad de Informática es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES
dc.format.support recurso en línea es_ES
dc.matricula.creator 255199 es_ES
dc.folio IFMAN-255199 es_ES


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Nombre: IFMAN-255199.pdf
Tamaño: 940.9Kb
Formato: PDF
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