La gestión automatizada del tránsito es un campo de investigación que integra una variedad de tecnologías y se orienta principalmente a mejorar el flujo vehicular, haciendo uso de cámaras y otros sensores para recabar información sobre el estado del tráfico. En este contexto, las técnicas de procesamiento de imágenes digitales permiten realizar diversos análisis del entorno urbano, tales como detección, conteo y seguimiento de peatones y vehículos. Entre las capacidades que requieren los sistemas que realizan dicha gestión, la estimación del número de vehículos en circulación es una de las principales. Para obtener una estimación adecuada del número de elementos móviles en un vídeo, primero debe realizarse una adecuada segmentación de dichos elementos. Existe una gran variedad de métodos que realizan dicha segmentación, sin embargo PCP (Principal Component Pursuit) es considerado el estado del arte para el modelado de fondo de vídeos digitales en donde el sensor (cámara) es estático. El objetivo de la presente tesis es el diseño de un algoritmo que estime el número de vehículos presentes en un vídeo digital de tránsito, que tenga como etapa de pre-procesamiento la segmentación de movimiento mediante PCP (utilizando una librería independiente) y funcione de manera semiautomática. Se busca también proponer una estrategia adecuada para dividir las etapas del algoritmo, de modo que ´este pueda ser descrito como un conjunto flexible de bloques, implementable en cualquier plataforma o entorno. El método propuesto se divide en dos bloques principales: entrenamiento (supervisado) y conteo (automático). Ambos bloques realizan la extracción del movimiento mediante PCP. El primer bloque genera los parámetros necesarios para el conteo mediante un análisis de las dimensiones de los objetos móviles. El segundo realiza el conteo mediante el uso de los parámetros proporcionados por la etapa de entrenamiento. Para evaluar el rendimiento del algoritmo, este ser´a implementado en el entorno de programación Matlab, y se generar´a una base de datos propia. Dicho rendimiento será evaluado en dos dimensiones: el número instantáneo de vehículos en escena y el número de vehículos que atraviesan una “puerta virtual” en un tiempo determinado. En el primer capítulo de la tesis se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se revisan los métodos y algoritmos más populares para segmentar el movimiento, haciendo especial énfasis en PCP. Las consideraciones de diseño y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos en el capítulo cuatro, seguido de las conclusiones y recomendaciones al respecto. / Tesis

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transporte / Ingeniero Civil / El objetivo de esta tesis es contribuir a la comprensión de los viajes en el contexto de las actividades que los motivan, a través de la interpretación microeconómica del Valor subjetivo del tiempo de viaje (VSTV). Como primer paso, se revisó la literatura relevante, comparando y relacionando los distintos aspectos de los enfoques utilizados, poniendo especial énfasis en el desarrollo de un análisis común para la interpretación microeconómica del VSTV. Luego, a partir un modelo de comportamiento que contempla relaciones entre el tiempo asignado a actividades y el consumo de bienes, se derivó una expresión teórica para el VSTV. En ésta, además de aparecer los términos propuestos anteriormente en la literatura, es decir, el Valor de ahorrar tiempo de viaje, el Valor del tiempo como recurso y el Valor del tiempo asignado al viaje y al trabajo, se introdujo un nuevo elemento asociado al ahorro en consumo de bienes debido al ahorro en tiempo asignado a una actividad determinada. Del mismo modo, se demostró que el VSTV estimado de los modelos de partición modal corresponde al Valor subjetivo de ahorrar tiempo de viaje. Por otra parte, se desarrollaron cinco modelos de asignación de tiempo a actividades asociados a diferentes supuestos, los que van desde sólo considerar el tiempo asignado, a considerar además el consumo de bienes, su relación con el tiempo asignado y la posibilidad de que existan restricciones de tiempo mínimo activas. Si se contara con la información necesaria para estimar éstos cinco modelos, sería posible calcular todos los términos que explican el VSTV analizados en esta tesis. Finalmente, a partir de un banco de datos de asignación de tiempo a actividades y uno de elección discreta de modo, se estimaron tres de los cinco modelos desarrollados, con lo que se obtuvo valores empíricos para el Valor de ahorrar tiempo de viaje, el Valor del tiempo como recurso, el Valor de asignar tiempo al viaje y al trabajo, además de la razón entre los parámetros de la función de utilidad de ciertas actividades, todos los cuales resultaron coherentes con los supuestos realizados en cada caso. Esto permitió entender de mejor manera la relación entre las diversas componentes del VSTV, aspecto que no había sido tratado anteriormente en la literatura.

La gestión automatizada del tránsito es un campo de investigación que integra una variedad de tecnologías y se orienta principalmente a mejorar el flujo vehicular, haciendo uso de cámaras y otros sensores para recabar información sobre el estado del tráfico. En este contexto, las técnicas de procesamiento de imágenes digitales permiten realizar diversos análisis del entorno urbano, tales como detección, conteo y seguimiento de peatones y vehículos. Entre las capacidades que requieren los sistemas que realizan dicha gestión, la estimación del número de vehículos en circulación es una de las principales. Para obtener una estimación adecuada del número de elementos móviles en un vídeo, primero debe realizarse una adecuada segmentación de dichos elementos. Existe una gran variedad de métodos que realizan dicha segmentación, sin embargo PCP (Principal Component Pursuit) es considerado el estado del arte para el modelado de fondo de vídeos digitales en donde el sensor (cámara) es estático. El objetivo de la presente tesis es el diseño de un algoritmo que estime el número de vehículos presentes en un vídeo digital de tránsito, que tenga como etapa de pre-procesamiento la segmentación de movimiento mediante PCP (utilizando una librería independiente) y funcione de manera semiautomática. Se busca también proponer una estrategia adecuada para dividir las etapas del algoritmo, de modo que ´este pueda ser descrito como un conjunto flexible de bloques, implementable en cualquier plataforma o entorno. El método propuesto se divide en dos bloques principales: entrenamiento (supervisado) y conteo (automático). Ambos bloques realizan la extracción del movimiento mediante PCP. El primer bloque genera los parámetros necesarios para el conteo mediante un análisis de las dimensiones de los objetos móviles. El segundo realiza el conteo mediante el uso de los parámetros proporcionados por la etapa de entrenamiento. Para evaluar el rendimiento del algoritmo, este ser´a implementado en el entorno de programación Matlab, y se generar´a una base de datos propia. Dicho rendimiento será evaluado en dos dimensiones: el número instantáneo de vehículos en escena y el número de vehículos que atraviesan una “puerta virtual” en un tiempo determinado. En el primer capítulo de la tesis se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se revisan los métodos y algoritmos más populares para segmentar el movimiento, haciendo especial énfasis en PCP. Las consideraciones de diseño y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos en el capítulo cuatro, seguido de las conclusiones y recomendaciones al respecto.