Desarrollo de un sistema automatizado para el conteo y clasificación de la afluencia vehicular en Girardot utilizando visión artificial y seguimiento de objetos

Abstract

El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar un sistema automatizado para el conteo y clasificación de la afluencia vehicular en Girardot, utilizando visión artificial y seguimiento de objetos. Se empleó una metodología de desarrollo por prototipos, lo cual permitió realizar ajustes iterativos a partir de pruebas funcionales y retroalimentación continua. El modelo YOLOv8 para la detección de vehículos fue integrado junto con un algoritmo de seguimiento para evitar conteos duplicados, permitiendo distinguir entre coches, motocicletas y autobuses. Los videos fueron procesados localmente y los resultados se almacenaron en una base de datos con capacidad de exportación. Se realizaron pruebas de precisión en diferentes condiciones de iluminación en la categoría de coches y se lograron niveles superiores al 75%. Los resultados obtenidos demostraron la funcionalidad del sistema y pueden contribuir significativamente a la planificación urbana y la gestión eficiente del tráfico. Además, se identificaron la colocación de la línea de conteo, el ángulo y la altura de la cámara como factores que afectan la precisión del sistema. Este proyecto demuestra la aplicabilidad de la inteligencia artificial para resolver problemas reales de movilidad urbana en contextos locales.