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Título : Neurosemáforo: alternativa para la reducción del tráfico a través de un sistema basado en inteligencia artificial
Autor : De La Cruz Palomino, Marcial
Risco Valentín, Giancarlo Luiggi
Paredes Gutierrez, Roger Alonso
Palabras clave : Tráfico
Tráfico urbano
Inteligencia artificial
Cibernética
Control automático
Fecha de publicación : 2019
Editorial : Universidad San Ignacio de Loyola
Resumen : Esta investigación propone una alternativa, utilizando tecnologías de información, para aliviar el libre tránsito “del distrito de La Molina”, específicamente “en la intersección de las avenidas Javier Prado con La Molina”, de forma autónoma. Dentro de la investigación realizada, se encontró una propuesta para el desarrollo de una solución utilizando conceptos de Deep Learning, que consiste en que los sistemas se entrenen con la finalidad de que aprendan a trabajar automáticamente utilizando conceptos de redes neuronales artificiales. El software podría tomar decisiones propias sin intervención humana. Éste se instalaría en las computadoras de las cajas semafóricas, asociado a una cámara de vigilancia, que tendrá la labor de contar las unidades vehiculares que transiten. Luego el software se encargará de programar los tiempos de espera de los semáforos utilizando el número de unidades vehiculares contadas.
URI : http://repositorio.usil.edu.pe/handle/USIL/9610
Aparece en las colecciones: Carrera de Ingeniería Informática y de Sistemas

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