RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis T1 Reconocimiento de señales de tráfico mediante Raspberry Pi A1 Miguel Tobar, Alberto A2 Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Electromecánica K1 Raspberry Pi K1 OpenCV K1 Señales de tráfico K1 Reconocimiento de imágenes K1 Clasicador en cascada K1 Traffic signals K1 Detecting images K1 Cascade classifier K1 Haar K1 Informática K1 Computer science AB En este trabajo se ha desarrollado una herramienta de reconocimientode señales de tráfi co mediante el uso de una Raspberry Pi. El sistemapuede reconocer distintas señales de tráfi co agrupadas por categoríasanalizando un flujo de imágenes capturadas en vivo, una imagen estáticapreviamente capturada o a partir de un vídeo grabado.El trabajo está desarrollado en Python haciendo uso de la librería devisión arti cial OpenCV y para mostrar las imágenes se usa el servidorde Flask.La técnica usada para el reconocimiento es Machine learning, usa elalgoritmo Haar para procesar las im agenes y reconocer las señales.Se analiza el rendimiento de la Raspberry Pi usando diferentes resolucionesde imagen, así como diferente número de señales a reconocer. LK http://hdl.handle.net/10259/4639 UL http://hdl.handle.net/10259/4639 LA spa DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos RD 28-mar-2024