(Proyecto) Método de detección de accidentes en tiempo real basado en algoritmos de Inteligencia Artificial.

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dc.contributor.authorRaysa Vásquez
dc.contributor.authorChristian López Bencosme
dc.contributor.authorNatanael Gerónimo
dc.contributor.authorNelson Abreu
dc.date.accessioned2026-05-05T15:07:23Z
dc.date.available2026-05-05T15:07:23Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionObjetivo General: Desarrollar un método capaz de detectar accidentes de tránsito en tiempo real en ambientes urbanos complejos de la República Dominicana, con altos grados de precisión y bajos grados de falsas alarmas para reducir la velocidad de respuesta de los sistemas de atención de emergencias actuales. Objetivos específicos: OE1: Depurar y procesar los videos de tráfico para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático a ser utilizados en el método de detección de accidentes. OE2: Diseñar modelos de aprendizaje automático para la detección de accidentes en tiempo real con altos grados de precisión y bajos niveles de falsas alarmas. OE3: Analizar la factibilidad del método propuesto para el despliegue de los modelos en línea en el Sistema 9-1-1. OE4: Desarrollar talentos dominicanos en el área de Inteligencia Artificial para contribuir al fomento de la investigación en esa área en el país.
dc.description.abstractEsta propuesta plantea desarrollar un método basado en algoritmos de Inteligencia Artificial para detectar accidentes de tránsito en tiempo real a través de las cámaras de tráfico del Sistema 9-1-1. Sistemas de detección temprana de accidentes pueden salvar vidas, ya que luego de un accidente una respuesta médica rápida puede significar la diferencia entre la vida y la muerte. Además, estos sistemas pueden mitigar el impacto económico de los accidentes al ayudar a reducir embotellamientos y posibles incidentes secundarios. A pesar de que la entrada en funcionamiento del Sistema 9-1-1 permite detectar accidentes y ofrecer asistencia médica con mayor rapidez que antes, tecnologías de detección temprana de accidentes ayudarían a mejorar su tiempo de respuesta y reducir sus costos. Desafortunadamente, los métodos existentes de detección temprana de accidentes se desempeñan con bajos grados de precisión y altos niveles de falsa alarma en entornos urbanos complejos como los que imperan en la República Dominicana. Dado estas limitaciones y el impacto que sistemas de detección temprana de accidentes tendrá en la sociedad dominicana, esta propuesta plantea desarrollar un método híbrido multietapas basado en algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo neuronal. Este método ayudará a detectar accidentes en tiempo real, ayudando a salvar vidas, reducir embotellamientos, y reducir el impacto económico de los mismos. Además, esta propuesta ayudará a desarrollar talentos dominicanos en el área de Inteligencia Artificial, la cual es escasa en la República Dominicana, pese a que se ha postulado como un área esencial para innovación tecnológica.
dc.description.sponsorshipUASD
dc.identifier.urihttps://repositoriovip.uasd.edu.do/handle/123456789/1804
dc.title(Proyecto) Método de detección de accidentes en tiempo real basado en algoritmos de Inteligencia Artificial.
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