Sistema de priorización de ambulancias basado en cámaras

Abstract

Al día de la confección de este proyecto, la aplicación de machine learning para el procesamiento de video no es una novedad, sin embargo, es una nueva opción para el manejo de prioridades de tráfico. El producto de este trabajo es la implementación de una solución autónoma y práctica al problema de los accidentes y embotellamientos de ambulancias en esquinas semaforizadas, logrando de esta forma evitar poner en riesgo la vida de las personas. Como medio para poder lograrlo se instala en la esquina semaforizada un conjunto de cámara de video y una computadora para el análisis en tiempo real del tráfico, lo cual permite la detección de ambulancias y acciona sobre las luces de los semáforos. En general los proyectos que utilizan inteligencia artificial se basan en la abundancia de datos que, son utilizados para el aprendizaje por medio de simulación y contraste con los resultados esperados. Debido a la carencia de cantidad de datos para poder detectar estos eventos en particular, se implementa un sistema de preselección de áreas de detección para luego ser ajustados por medio del aprendizaje automático. Si bien este producto fue creado para detectar ambulancias puede ser utilizado para la detección de cualquier vehículo que utilice señales lumínicas en su exterior.