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dc.contributor.authorMolina-Cabello, Miguel A.
dc.contributor.authorLuque-Baena, Rafael M.
dc.contributor.authorLópez-Rubio, Ezequiel 
dc.contributor.authorDeka, Lipika
dc.contributor.authorThurnhofer-Hemsi, Karl
dc.date.accessioned2018-07-19T09:52:37Z
dc.date.available2018-07-19T09:52:37Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018-07-19
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/16312
dc.description.abstractEste artículo presenta una metodología para estimar la contaminación en carreteras mediante el análisis de secuencias de video de tráfico. El objetivo es aprovechar la gran red de cámaras IP existente en el sistema de carreteras de cualquier estado o país para estimar la contaminación en cada área. Esta propuesta utiliza redes neuronales de aprendizaje profundo para la detección de objetos, y un modelo de estimación de contaminación basado en la frecuencia de vehículos y su velocidad. Los experimentos muestran prometedores resultados que sugieren que el sistema se puede usar en solitario o combinado con los sistemas existentes para medir la contaminación en carreteras.en_US
dc.description.sponsorshipUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectCarreteras - Contaminación - Congresosen_US
dc.subject.otherRoad pollutionen_US
dc.subject.otherNeural networksen_US
dc.subject.otherTraffic sequencesen_US
dc.titleRoad pollution estimation using static cameras and neural networksen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/preprinten_US
dc.centroE.T.S.I. Informáticaen_US
dc.relation.eventtitle2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)en_US
dc.relation.eventplaceRio de Janeiro, Brasilen_US
dc.relation.eventdate9 - 13 Julio de 2018en_US


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