Implementación de un sistema de alerta para la prevención de accidentes mediante reconocimiento de señales de tránsito y visión artificial

Abstract

En el presente trabajo de investigación se desarrolla un sistema de alerta para la prevención de accidentes mediante reconocimiento de señales de tránsito y visión artificial. Este es un sistema multitarea, ya que es capaz de reconocer las señales de tránsito preventivas, determinar la distancia entre el vehículo de prueba y el vehículo que se encuentran frente a él, detectar las líneas de carril y además detectar el nivel de alcohol del conductor. El hardware para el sistema está conformado por una Raspberry PI a la cual se conectan una cámara y sensores de distancia y alcohol. Se emplea el sistema operativo Raspbian donde se desarrolla el algoritmo para el reconocimiento de imágenes y emisión de alertas. Se emplea las librerías de visión por computadora OpenCV para el procesamiento de las imágenes. El sistema adquiere la información de las señales de tránsito y de las líneas de carril mediante la cámara conectada a la Raspberry PI. Además, para el reconocimiento de las señales preventivas se emplea algoritmos de aprendizaje como Haar Cascade, el cual permite reconocer cada señal de una manera más precisa. Para determinar la distancia entre el vehículo y medir el nivel de alcohol del conductor se utiliza un sensor ultrasónico y un sensor MQ-3 respectivamente. Los valores de los sensores serán procesados utilizando el lenguaje Python y se emitirá una alerta en caso de superar los niveles establecidos.