Automatización de estadísticas de tránsito con visión por computadora

Abstract

El crecimiento del parque automotor y la complejidad de los sistemas urbanos de tránsito demandan herramientas eficientes para el análisis de tráfico vehicular, especialmente en puntos críticos como rotondas e intersecciones. Los métodos tradicionales basados en observación manual resultan obsoletos frente a estos desafíos. En esta tesina se desarrolló un sistema integral para el análisis automatizado de tráfico que combina técnicas de aprendizaje profundo con una plataforma web de validación humana. El sistema utiliza YOLO para la detección y clasificación de vehículos, y BoT-SORT con Re-Identificación para el seguimiento de trayectorias completas. La plataforma web permite configurar zonas de interés, procesar videos y revisar y corregir manualmente los resultados de la inferencia.