Sistema de monitorización de tráfico en directo mediante detección de objetos basada en Deep Learning

Abstract

En un contexto donde la movilidad urbana eficiente y la seguridad vial son desafíos crecientes para las ciudades, se vuelve imprescindible desarrollar soluciones tecnológicas que permitan una gestión inteligente del tráfico. Aprovechando las tecnologías emergentes, en este trabajo se propondrá un sistema de monitoreo de tráfico en tiempo real que utiliza técnicas de Deep Learning para detectar y seguir vehículos de manera automática a partir de fuentes de vídeo en vivo. La plataforma captura flujos de vídeo, preprocesa las imágenes para enfocar áreas de interés y utiliza un modelo de inteligencia artificial entrenado para identificar y rastrear vehículos, generando conteos y estadísticas de circulación que permiten predecir flujos futuros. Estos datos se presentan a través de una API web moderna y se almacenan periódicamente en una base de datos, lo que facilita el análisis histórico y la integración con soluciones de gestión urbana y seguridad vial. Gracias a su arquitectura, el sistema puede adaptarse tanto a entornos de prueba como a implementaciones en ciudades de diferentes tamaños, proporcionando información clave para optimizar la movilidad y reducir la congestión.