Simulador con visión computacional para detección, seguimiento y cálculo de distancia de objetos en movimiento - Valderrama García, Leonardo (European Public & Social Innovation Review, 2024)
Introducción: En el marco de una investigación sobre sistemas de visión computacional para prevenir colisiones en motocicletas, se ha desarrollado un simulador digital que evalúa escenarios de tráfico relevantes. Metodología: El simulador analiza secuencias de video sintéticas de diversos entornos de tráfico mediante modelos de visión computacional. Utiliza el algoritmo YOLO, conocido por su velocidad y precisión en la detección de objetos, para identificar, clasificar y rastrear vehículos, peatones y otros objetos móviles. Resultados: El sistema es capaz de estimar la distancia euclidiana y proyectar la trayectoria de los elementos desde la perspectiva del piloto, replicando lo que captaría un sistema de visión en una motocicleta real. La adaptabilidad de YOLO permite su uso en múltiples contextos sin necesidad de reentrenamiento intensivo. Discusión: El simulador ofrece un ambiente controlado para evaluar el rendimiento de los algoritmos de detección de colisiones en escenarios críticos, permitiendo pruebas repetibles sin riesgos reales. Conclusiones: Este simulador facilita la validación de algoritmos de prevención de colisiones, proporcionando un entorno seguro y eficiente para probar su desempeño en situaciones de tráfico críticas.