ALGORITMOS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL PARA LA SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE ANOMALÍAS EN VÍAS DE TRÁNSITO

ARAGÓN SAENZPARDO, MARIO EZRA (2017) ALGORITMOS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL PARA LA SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE ANOMALÍAS EN VÍAS DE TRÁNSITO. Maestría thesis, UNIVERSIDAD AUTONOMA DE CHIHUAHUA.

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Resumen

En este trabajo se propone una solución a una problemática que se tiene hoy en día, que es la presencia de baches en los caminos y carreteras, así como también la utilización de topes o boyas que pueden perjudicar el confort y seguridad de los conductores. Para esto se utilizará el análisis de las condiciones de los caminos por medio de dispositivos móviles, utilizando la ayuda de diferentes sensores para almacenar y luego analizar esos datos, y poder hacer una detección y clasificación correcta de anomalías que se presenten. Se sugiere la utilización de técnicas de aprendizaje computacional para lograr segmentar las señales que fueron generadas y encontrar estas anomalías y una vez que se tienen estas partes segmentadas de la señal se clasifican utilizando una estrategia de bolsa de palabras para la representación de los distintos tipos de anomalías.

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