Deteccin de agentes para asistente de conduccin

El presente trabajo de investigacin desarroll una simulacin de un automvil con asistente de conduccin para una trayectoria longitudinal donde el automvil frena o acelera al detectar seis objetos de inters (bicicletas, motos, seal de pare, automviles, semforos y peatones), logrando realizar estimaciones de la ubicacin de los objetos y la categora a la que pertenecen, utilizando como tcnica de deep learning (DL) la arquitectura YOLOv2. En el desarrollo de este trabajo se etiquetaron 2421 imgenes extradas de las calles de la cuidad de Bogot (Colombia). Se implement una red neuronal convolucional (CNN) en paralelo, la cual diferencia el estado del semforo (Verde o Rojo) con una precisin del 99,64%. La simulacin fue implementada en el ambiente virtual V-Rep y se acopla en tiempo real con el software de Matlab. Las grficas de precisin - Recall con la base de datos de entrenamiento fue de 93.3%. y en la validacin del 60%.