XX Simposio Internacional de Ingeniería Eléctrica
SIE 2023
Resumen
En ese artículo se analizan distintas arquitecturas con las que se puede desarrollar una red neuronal mediante la visión por computadora con el objetivo de la detección de accidentes de tránsito. Para el desarrollo del software se utilizó el lenguaje de programación Java Script llegándose a la conclusión que la mejor arquitectura a usar es una Red neuronal convolucional ya que está tiene las capacidades de detectar características dentro de las imágenes. Al mismo tiempo se desarrolló una base de datos con las características necesarias para el funcionamiento de la red neuronal.
Abstract
In this article, different architectures are analyzed with which a neural network can be developed through computer vision with the aim of detecting traffic accidents. For the development of the software, the Java Script programming language was used, reaching the conclusion that the best architecture to use is a Convolutional Neural Network since it has the capabilities of detecting characteristics within the images. At the same time, a database with the necessary characteristics for the functioning of the neural network was developed.
Sobre el ponente
Dr. Francisco Eneldo López Monteagudo
Discussion
