Uso de videoanalı́tica y modelos matemáticos para la detección y seguimiento de objetos para apoyar la gestión vial en la ciudad de Bogotá

Bogotá enfrenta una alta accidentalidad vial, con fallecidos que aumentan progresivamente (508 en 2021, 665 en 2024), siendo el exceso de velocidad uno de los principales factores contribuyentes. Los sistemas actuales de videoanalítica de la Secretaría de Movilidad alcanzan una precisión cercana al 80 %, insuficiente para los modelos de calibración de congestión que requieren más del 85 %. Este proyecto propone un sistema de seguimiento multi-objeto (MOT) que integra detección YOLO con un Filtro de Kalman de 8 dimensiones, velocidades estimadas mediante flujo óptico de Lucas-Kanade y descriptores de apariencia OSNet. La asociación óptima se resuelve mediante el algoritmo Húngaro, combinando IoU y similitud coseno. La metodología cuantitativa empleó tres datasets: Waymo Open Dataset (990 frames, cámara móvil), MOT17 (5316 frames, cámara estática) y un dataset local de Bogotá (500 frames, cámara fija), con un estudio de ablación de 14 configuraciones. Los resultados muestran que el tracker propuesto alcanza 85.26 % MOTA y el mejor IDF1 (87.64 %) en el dataset de Bogotá, superando marginalmente el umbral del 85 %, aunque con MOTA inferior a ByteTrack (89.15 %) y SORT (89.63 %). Su principal ventaja reside en la preservación de identidades (32 ID switches vs 103 de SORT), dimensión crítica para estimación de trayectorias. El estudio de ablación revela que el ajuste de hiperparámetros (min hits=1: +9.14 % MOTA) tiene mayor impacto que los componentes algorítmicos (flujo óptico: +3.45 %, embeddings: +2.76 %). Se concluye que el sistema ofrece evidencia preliminar de viabilidad para la Secretaría de Movilidad en el escenario evaluado, con configuraciones adaptables según las necesidades de procesamiento. La validación en condiciones más diversas es necesaria antes de un despliegue operativo.

Grantor dc:publisher

Maestría en Ciencias de Datos

Year dc:date

2026

Author dc:creator

• Moreno Bedoya, David Leonardo

Contributors dc:contributor

• Luque Zabala, Carolina María
• Ciencia, tecnología e innovación::Ciencias básicas Miguel Ángel González Curbelo Categoría A COL0036553

• Mejoramiento de procesos
• Accidentes de tránsito
• Seguridad vial
• Innovaciones tecnológicas

Statement dc:rights

• Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
• info:eu-repo/semantics/openAccess
• Abierto (Texto Completo)
• Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

Licence

• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• http://purl.org/coar/access_right/c_abf2

Identifier

BDM-MGP
instname:Universidad Ean
reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva
repourl:https://repository.ean.edu.co/

OAI identifier oai:identifier

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