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Introducción clasif cación de éstas [Viola, 2004], propuesto por
La visión artif cial o visión por computadora Paul Viola y Michael Jones, es uno de los métodos
puede def nirse como el proceso de extracción de más usados hoy en día, originalmente fue enfocado
información del mundo físico a partir de imágenes, hacia la detección de caras. Aunque su utilidad es
utilizando para ello una computadora [Fernández, más amplia y se puede utilizar también para detectar
2015]. Asimismo, cabe señalar que machine otros tipos de objetos, se ha convertido en un método
learning es la ciencia que hace que las computadoras de referencia para la detección de caras, sobre todo
“Aprendan” a partir de datos. En vez de programar gracias a su robustez y también a su alta ef ciencia
paso a paso cada solución específ ca para cada respecto al tiempo de cálculo, lo que permite que se
necesidad planteada, tal y como se realiza en el pueda implementar en tiempo real.
enfoque de la programación convencional, el área
de machine learning está dedicada al desarrollo de Las características de la señal a detectar, en este
algoritmos genéricos que pueden extraer patrones de caso la señal de tránsito llamada señal de “ALTO”
diferentes tipos de datos [Bobadilla, 2021]. Existen señal de “PARE” o señal de “STOP” es que ésta es
diferentes metodologías o algoritmos que pueden una señal de tránsito reglamentaria que indica en las
ser aplicados en el reconocimiento o detección intersecciones la obligación de detenerse antes de
de objetos, dentro de las cuales podemos destacar continuar la marcha. En su forma extendida alrededor
aquellas que usan radares [Gonzalez-Martinez, del mundo, es presentada como un octágono de fondo
2022], detección usando imágenes tomadas desde rojo con semiborde blanco, con la palabra inglesa
vehículos aéreos [Hernández-Calvario, 2022], “stop” en letras mayúsculas en el centro de color
entre otros. Los modernos sistemas de detección blanco, o en su defecto, una palabra en el idioma
de objetos basados en la visión a menudo se basan of cial del país, para nuestro país (México) se usa la
en la extracción de características basadas en palabra “ALTO”. De manera particular permite ser
f ltros, mediante f ltros derivados de Gabor, Haar reconocida en los cruces desde diferentes ángulos
o gaussianos. Los métodos basados en apariencia permitiendo a los distintos usuarios que puedan
son de última generación en la detección de identif car la prioridad del paso de estos.
objetos y generalmente se aplican a los problemas
de detección de objetos [Haselhoff, 2009]. Estos Métodos
métodos aprenden las características de la apariencia Para la recopilación de datos de entrada se utilizará
del objeto a partir de un conjunto de imágenes de una placa Raspberry Pi 3, conectada a una cámara
entrenamiento. web para la obtención de imágenes, una imagen es
una representación visual de un objeto iluminado
Para que un robot móvil pueda prestar servicios por una fuente radiante [González, 2006], esta
con éxito en su lugar de trabajo necesita alcanzar información se procesará y posteriormente se
un cierto grado de comprensión sobre su entorno. enviarán órdenes al microcontrolador arduino
El reconocimiento de objetos es una tarea clave mediante la comunicación serial para frenar el carro
para ello, ya que permite al robot interactuar robot automáticamente. La unidad de procesamiento
con los elementos detectados en su alrededor. Raspberry Pi 3 manejará múltiples tareas:
Este reconocimiento debe ser f able, ya que una detección de objetos (señal de “ALTO”) y envío de
clasif cación errónea puede comprometer la instrucciones al microcontrolador arduino a través
integridad del robot, de su entorno, o incluso de los de una conexión serial, estas instrucciones serán
seres humanos [Ruiz, 2017]. dadas a partir de la conducción remota mediante la
interfaz de operación del prototipo y/o a partir de
El método basado en Haar para la extracción de la detección de una señal de “ALTO”, la f gura 1
características y Adaboost para la selección y muestra este proceso.

Figura 1. Diagrama de bloques del sistema general.

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARMEN