Facultad de Ingenierías
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Formamos profesionales íntegros, éticos y competitivos en diversas áreas ingenieriles, apoyados en innovaciones pedagógicas coherentes con las demandas del medio, comprometidos, además, con los ejes social, ambiental y empresarial de los entornos regionales y aportando al desarrollo del país.
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Browsing Facultad de Ingenierías by Subject "Accidentes de tránsito"
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Publication Análisis de la mortalidad por accidentes de tránsito en las vías de Colombia(Corporación Universitaria Remington, 2023) Pinilla, Claudia Milena; Palacios Pino, Jair; Trespalacios Palacios, Christian Camilo; Mira Mejía, John FredyLa mortalidad por accidentes de tránsito en las vías de Colombia es un problema que afecta significativamente a la población del país, aunque se han realizado esfuerzos para reducir la mortalidad, aún persisten desafíos en términos de seguridad vial. El presente informe tiene como finalidad obtener la información sobre la mortalidad por accidentes de tránsito en las vías, el análisis estadístico de accidentes de tránsito en vías implica examinar datos detallados para identificar patrones y factores de riesgo. Se recopilan y limpian datos, exploran características demográficas, evalúan la infraestructura vial y normativas de tráfico. El enfoque multidimensional busca comprender a fondo las causas de los accidentes para mejorar continuamente la seguridad vial.Publication Identificación de tendencias en accidentes viales ocurridos en la ciudad de Bucaramanga(Corporación Universitaria Remington, 2024) Joaquín Leonardo, Posada Ayala; García Rojas, Jhon Alexander; Arias Díaz, John Alexander; Mira Mejía, John FredyEste informe se enfoca en el análisis de la problemática de los accidentes de tránsito en la ciudad de Bucaramanga durante los años 2012 hasta el 2023 basado en los datos registrados por el gobierno nacional en su página “Datos Abiertos”. Según los datos suministrados por el gobierno nacional, se evaluaron diversos aspectos relacionados con la accidentalidad en la ciudad como los tipos de vehículos involucrados incluyendo a los peatones y la cantidad de accidentes que tuvieron por año para así evidenciar los tipos de entes viales con más riesgo de accidentalidad. Además, se analiza el porcentaje de accidentes ocurridos en cada día de la semana de lo cual se puede inferir que los viernes y sábados tienen más riesgo de accidentalidad al ser los últimos días laborales. También se evalúa la cantidad de accidentes de acuerdo con los rangos de horarios, para así identificar los momentos del día con mayor accidentalidad. Se analiza también la cantidad de personas heridas y fallecidas como consecuencia de los accidentes entre el día y la noche, así como la clasificación de estos accidentes solo con daños materiales del vehículo o sin algún tipo de daño, lo que deja un panorama muy claro sobre la cantidad de accidentes leves o graves que ocurrieron a lo largo de los años 2012 y 2023 en la ciudad de Bucaramanga. En un panorama general de los datos analizados es muy claro que a entre los años 2021 a 2023 pudo existir algún tipo de mejora ya sea por concientización de los mismos conductores o quizá por campañas de movilidad que se hayan podido realizar por medio de la alcaldía o entidades de tránsito ya que se observa un decrecimiento muy notorio en la cantidad de accidentes registrados en todas las variables evaluadas y da un claro ejemplo de la mejoría en la seguridad vial de la ciudad.Publication Sistema inteligente de detección de somnolencia basado en visión e inteligencia artificiales para conductores(Corporación Universitaria Remington, 2025) Guerron Obando, Fernanda Camila; Pitacuar Mejía, Miguel Antonio; López Segura, DannyEl proyecto de detección de somnolencia basado en visión artificial e inteligencia artificial para conductores tiene como objetivo la detección en tiempo real de sueño o somnolencia en los conductores, para así reducir más los accidentes viales, que en su mayoría se deben a casos de micro sueños y somnolencia al volante, con este sistema se busca evitar esto con la ayuda de detección en tiempo real del rostro del conductor y un análisis del estado de sus ojos, obteniendo un mapeado del ojo para definir si esta cerrado o abierto sus y dependiendo del tiempo de cierre del ojo encender una alerta sonora al conductor, y una alerta por correo al supervisor de la empresa o del negocio para estar al tanto de lo que sucedió. Problema: la somnolencia al volante es un caso de accidente muy frecuente en las vías del mundo, generando pérdidas de vidas humanas y de bienes materiales, se requiere un sistema que permita a alertar a los conductores cuando están presentando cuadros de somnolencia en tiempo real para evitar accidentes. Objetivo: El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema que detecte la somnolencia en tiempo real utilizando tecnologías de visión computacional y aprendizaje automático, con el fin de mejorar la seguridad vial y prevenir accidentes provocados por la fatiga al volante. Metodología: La metodología se basa en el uso de la cámara web para obtener las imágenes del rostro y de librerías en Python para lograr una detección inmediata y eficaz, es el caso de las librerías Mediapipe, OpenCV, pygame que se utilizan para obtener y analizar puntos claves del ojo que permiten determinar el estado del ojo, también nos permiten realizar operaciones matemáticas y la reproducción de sonidos de alarma para alertar al conductor, también se utiliza el modelo YOLO que es de fundamental ayuda para detectar el rostro para luego poder se analiza por zonas, por otro lado se utilizan librerías como smtplib, threading, entre otras que nos permiten hacer el envío de un correo con un mensaje con la hora, fecha y una foto del incidente crucial para alertar al supervisor. Resultados esperados: se espera que el sistema implementado permita una detección en tiempo real y exacta del rostro y ojos del conductor, y que sea capaz de identificar rápidamente el momento en que el conductor se encuentre en un estado de somnolencia, para poder alertarlo a tiempo y evitar accidentes en la vía. Impacto: este proyecto tiene un impacto importante en la vida real, sobre todo para los conductores. Al detectar cuando alguien se está quedando dormido al volante, ayuda a evitar accidentes que pueden costar vidas y causar daños materiales. Con este sistema se busca, no solo se proteger los bienes, sino también la vida de las personas que van en el vehículo y de otros en la vía. Y en el ámbito profesional se nota un impacto al ver que una herramienta en los sistemas informáticos permite soluciones en campos diferentes a este, pero que a la seguridad en estos campos y permite seguir escalando para que sea un sistema más preciso y elabora permitiendo su uso en muchas áreas más.