Desarrollo de Sistema ADAS de alerta para el frenado de emergencia EWB en vehículo automotor basado en Deep Learning

Victor Jose Ortiz Granados

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dc.rights.license	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Salvador Martínez Cruz	es_ES
dc.creator	Victor Jose Ortiz Granados	es_ES
dc.date.accessioned	2026-01-07T14:38:00Z
dc.date.available	2026-01-07T14:38:00Z
dc.date.issued	2026-02-02
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12423
dc.description	Los accidentes vehiculares son ocasionados por errores humanos, puesto que son susceptibles a distracciones que restan milisegundos valiosos para realizar maniobras de evasión. Para dar solución a ello, se desarrollan los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS, por sus siglas en inglés) que delegan tareas como navegación, dirección, alerta y frenado a sistemas que integran algoritmos de aprendizaje de máquinas y profundo. En este proyecto de tesis se presenta el desarrollo de un sistema ADAS de alerta al frenado de emergencia basado en cámaras digitales comerciales, utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y de señales, para obtener la base de datos que entrena el algoritmo de aprendizaje profundo (Deep Learning), la cual es capturada en un vehículo eléctrico con un ambiente controlado en un espacio de estacionamiento vehicular acondicionado para las pruebas necesarias bajo distintas condiciones. Se utilizan objetivos dinámicos como dummies de adulto, objetos estáticos como un bote de seguridad y vehículos de prueba. Con los datos obtenidos se entrena el algoritmo de Deep Learning y así clasifica la posible colisión y con qué objetivo está siendo detectado, y así generando una alarma visual que genera una colisión realizando 160 pruebas en condiciones controladas, además de una prueba en entorno no controlado, obteniendo un 91.25% de precisión en la alerta oportuna de una posible colisión.	es_ES
dc.format	pdf	es_ES
dc.format.extent	1 recurso en línea (92 páginas)	es_ES
dc.format.medium	computadora	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autónoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	embargoedAccess	es_ES
dc.subject	Asistencia de frenado de emergencia	es_ES
dc.subject	ADAS	es_ES
dc.subject	EWB	es_ES
dc.subject	Deep Learning	es_ES
dc.subject	Procesamiento de imágenes	es_ES
dc.subject	Cámara	es_ES
dc.subject	Seguridad	es_ES
dc.subject	Sistemas autónomos	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Desarrollo de Sistema ADAS de alerta para el frenado de emergencia EWB en vehículo automotor basado en Deep Learning	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	ORCID	es_ES
dc.contributor.tid	ORCID	es_ES
dc.creator.identificador	0009-0002-1132-8565	es_ES
dc.contributor.identificador	0000-0001-6119-9146	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
dc.format.support	recurso en línea	es_ES
dc.matricula.creator	236819	es_ES
dc.folio	IGMAC-236819	es_ES