Desarrollo de un aplicativo embebido de alerta temprana visual y auditiva de salida de carril

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dc.contributor.advisorBacca Cortes, Eval Bladimir
dc.contributor.authorDavila Herrera, Juan Martin
dc.contributor.researchgroupGRUPO DE INVESTIGACIÓN
dc.date.accessioned2026-02-05T21:53:56Z
dc.date.available2026-02-05T21:53:56Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEn este trabajo se propone el desarrollo de un aplicativo embebido de alerta temprana visual y auditiva ante una salida involuntaria de carril, enfocado en sistemas ADAS integrados. Dando respuesta a la pregunta: ¿Cómo desarrollar un aplicativo embebido que brinde alertas visuales y auditivas ante una salida de carril?, se realizó una revisión teórica de antecedentes académicos sobre técnicas de procesamiento digital de imágenes, métodos de estimación de carriles y algoritmos de segmentación, destacando el uso de la transformada de perspectiva, el filtro Sobel y el espacio de color HSL. A partir de esta base teórica, se diseñó el sistema empleando la metodología RUP, definiendo requerimientos funcionales como la detección continua del carril, la generación automática de alertas y la configuración personalizada por parte del usuario, junto a requerimientos no funcionales como el bajo consumo de recursos y el funcionamiento en tiempo real. El aplicativo fue estructurado en cuatro módulos: configuración, preprocesamiento, procesamiento y alertas, todos implementados sobre una plataforma NVIDIA Jetson Nano, utilizando bibliotecas optimizadas para CUDA y una interfaz desarrollada en Qt5. Se llevaron a cabo pruebas de integración, cuantitativas y de campo. En las pruebas cuantitativas realizadas en entornos reales del Valle del Cauca, se obtuvieron precisiones consistentes en la detección de carriles y en la generación de alertas tempranas, alcanzando valores entre 65% y 75% en la etapa de detección y entre 70% y 80% en la emisión de alertas, dependiendo de las condiciones de la vía. Los mejores resultados se observaron en tramos con buena marcación vial, mientras que en escenarios más exigentes, como curvas o señalización deteriorada, la precisión disminuyó, aunque se mantuvo dentro de márgenes aceptables para una primera implementación embebida. Estos resultados validan la eficacia del sistema en contextos propios de la infraestructura vial colombiana. Finalmente, se discuten limitaciones y se proponen mejoras futuras, resaltando el potencial del aplicativo como solución embebida accesible para aumentar la seguridad vial en vehículos que no cuentan con tecnologías ADAS de fábrica.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameINGENIERO(A) EN ELECTRÓNICAspa
dc.format.extent1 recurso en línea (95 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/39103
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programINGENIERIA EN ELECTRÓNICAspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembDesarrollo de aplicaciones
dc.subject.lembSistemas embebidos
dc.subject.lembSeguridad vial
dc.subject.lembVisión artificial
dc.subject.lembProcesamiento digital de imágenes
dc.titleDesarrollo de un aplicativo embebido de alerta temprana visual y auditiva de salida de carrilspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0003-0113-4134
relation.isDirectorOfPublicatione9446e89-4e8f-4ef2-b896-f241ce9af588
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscoverye9446e89-4e8f-4ef2-b896-f241ce9af588
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