Sistema de asistencia a la conducción usando visión por computadora y aprendizaje máquina

La seguridad ha sido uno de los puntos claves en el diseño vehicular, por lo que uno de los principales objetivos es implementar sistemas de alerta para notificar al conductor sobre algún proceso inadecuado o atípico en su conducción, con el fin de evitar accidentes que afecten a sus ocupantes, así como a terceros; un ejemplo, de esto se observa en el auge de los vehículos autónomos. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, en el 2016 se presentaron 1.35 millones de muertes relacionadas con accidentes de tráfico, por ello, actualmente se crean más sistemas para monitorizar el ambiente alrededor del vehículo de modo que se garantice una conducción segura en todo momento. Esta investigación presenta el primer sistema de asistencia a la conducción desarrollado para Colombia, el sistema detecta y reconoce señales de tránsito preventivas y reglamentarias basado en clasificadores Haar, lo cual permite que su precisión no se afecte debido a las rotaciones y escala de las señales presentes en un viaje sobre un trayecto real. El sistema reconoce salidas de carril, estimación de la dirección de la curva y detección de obstáculos que sobresalen en la carretera utilizando algoritmos de visión por computadora convirtiéndolo en un sistema de bajo costo computacional. Además, esta investigación proporciona los primeros clasificadores en cascada resultantes para la detección de señales reglamentarias y preventivas colombianas. El sistema es probado en ambientes reales de carreteras colombianas obteniendo una precisión superior al 90%. La investigación demuestra que métodos basados en visión por computadora son competitivos frente a propuestas actuales como las redes neuronales profundas.