La semaforización inteligente es un sistema de control de tráfico diseñado para mejorar la seguridad vial y promover la movilidad sostenible. En este sentido, se ha realizado una exhaustiva revisión bibliográfica que examina las tecnologías, algoritmos y desafíos asociados a este sistema. Para ello, se seleccionaron 22 estudios publicados entre 2019 y 2023, siguiendo la metodología PRISMA a lo largo de tres fases: Planificación, Ejecución y Documentación. Los resultados destacan la implementación de tecnologías como WI-FI y CCTV, utilizadas predominantemente para la conectividad y la vigilancia, respectivamente. En cuanto a los algoritmos, YOLO emerge como el más aplicado, abordando desafíos clave como la necesidad de una conectividad estable y la protección de la confidencialidad de los datos. Sin embargo, también se identifican limitaciones significativas, como los costos asociados y la aceptación social. De esta manera, se infiere que las innovaciones técnicas pueden contrarrestar tanto los desafíos como las limitaciones inherentes, contribuyendo así a una gestión del tráfico más eficiente y a la protección de vidas.

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Referencias
Aarón, M. A., Gómez, C. A., Fontalvo, J., Gómez, A. J., Aarón, M. A., Gómez, C. A., Fontalvo, J., & Gómez, A. J. (2019). Análisis de la Movilidad Vehicular en el Departamento de La Guajira usando Simulación. El Caso de Riohacha y Maicao. Información tecnológica, 30(1), 321-332. https://doi.org/10.4067/S0718-07642019000100321
Abohashima, H., Gheith, M., & Eltawil, A. (2020). A proposed IoT based Smart traffic lights control system within a V2X framework. 2020 2nd Novel Intelligent and Leading Emerging Sciences Conference (NILES), 338-343. https://doi.org/10.1109/NILES50944.2020.9257874
Aleko, D. R., & Djahel, S. (2020). An Efficient Adaptive Traffic Light Control System for Urban Road Traffic Congestion Reduction in Smart Cities. Information, 11(2), 119. https://doi.org/10.3390/info11020119
Aulia Yusuf, A. N., Setyo Arifin, A., & Yuli Zulkifli, F. (2021). Recent development of smart traffic lights. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI), 10(1), 224. https://doi.org/10.11591/ijai.v10.i1.pp224-233
Chabchoub, A., Hamouda, A., Al-Ahmadi, S., & Cherif, A. (2021). Intelligent Traffic Light Controller using Fuzzy Logic and Image Processing. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 12(4). https://doi.org/10.14569/IJACSA.2021.0120450
Dangi, K., Kushwaha, M. S., & Bakthula, R. (2020). An Intelligent Traffic Light Control System Based on Density of Traffic. En J. K. Mandal & D. Bhattacharya (Eds.), Emerging Technology in Modelling and Graphics (Vol. 937, pp. 741-752). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-13-7403-6_65
Evan, Wulandari, M., & Syamsudin, E. (2020). Recognition of Pedestrian Traffic Light using Tensorflow And SSD MobileNet V2. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1007(1), 012022. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1007/1/012022
Faqir, N., En-Nahnahi, N., & Boumhidi, J. (2020). Deep Q-learning Approach for Congestion Problem In Smart Cities. 2020 Fourth International Conference On Intelligent Computing in Data Sciences (ICDS), 1-6. https://doi.org/10.1109/ICDS50568.2020.9268709
Gandhi, M. M., Solanki, D. S., Daptardar, R. S., & Baloorkar, N. S. (2020). Smart Control of Traffic Light Using Artificial Intelligence. 2020 5th IEEE International Conference on Recent Advances and Innovations in Engineering (ICRAIE), 1-6. https://doi.org/10.1109/ICRAIE51050.2020.9358334
Guo, P., Xiang, H., Wu, S., Pu, T., & Chen, D. (2020). Design of Intelligent Pedestrian and Vehicle Guidance System for Zebra Crossing Based on Millimeter Wave Radar. Journal of Physics: Conference Series, 1646(1), 012125. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1646/1/012125
Hiari, O., & Nofal, I. (2020). A Dynamic Decentralized Traffic Light Management System: A TCP Inspired Approach. NOMS 2020 - 2020 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 1-4. https://doi.org/10.1109/NOMS47738.2020.9110461
Ibriaeva, O., Shepelev, V., Zhulev, A., Chizhova, M., Yakupova, G., & Fatikhova, L. (2020). The Use of the YOLO Neural Network in the Task of Separating Vehicles and Pedestrians at a Signal-Controlled Intersection. 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC), 303-308. https://doi.org/10.1109/GloSIC50886.2020.9267845
Jauregui, C., Torres, M., Silvera, M., & Campos, F. (2020). Improving people’s accessibility through a fully actuated signal control at intersections with high density of pedestrians. 2020 Congreso Internacional de Innovación y Tendencias En Ingeniería (CONIITI), 1-6. https://doi.org/10.1109/CONIITI51147.2020.9240288
Leon, E. R. W., & Ygnacio, M. A. C. (2024). Una revisión sistemática de literatura sobre implementaciones de sistemas de control de tráfico. Interfases, 019, Article 019. https://doi.org/10.26439/interfases2024.n19.6779
Mahima, K. T. Y., Abeygunawardana, R. A. B., & Ginige, T. N. D. S. (2020). Dynamic Traffic Light Controlling System Using Google Maps and IoT. 2020 From Innovation to Impact (FITI), 1-5. https://doi.org/10.1109/FITI52050.2020.9424870
Michelle, G. N. A., & Alberto, S. C. O. (s. f.). INGENIERO EN NETWORKING Y TELECOMUNICACIONES.
Nguyen-Ly, T. T., Tran, L., & Huynh, T. V. (2019). Low-cost, high-efficiency hardware implementation of smart traffic light system. 2019 International Symposium on Electrical and Electronics Engineering (ISEE), 28-32. https://doi.org/10.1109/ISEE2.2019.8921146
Palma, L. V. G., & García, L. C. (2023). Estudio bibliográfico de Sistemas de Transporte Inteligente orientado a los buses urbanos de la ciudad Portoviejo. Polo del Conocimiento, 8(5), Article 5. https://doi.org/10.23857/pc.v8i5.5633
Pérez, R. M., Arias, J. S., & Porras, A. M. (2019). Introducción al Aprendizaje Automático con YOLO. Tecnología Vital, 2(6), Article 6. https://revistas.ulatina.ac.cr/index.php/tecnologiavital/article/view/250
Ramadhan, Z. A., Salman, R. H., Mohammed, B. K., & Alwaily, A. H. (2021). Design and implement a smart traffic light controlled by internet of things. Periodicals of Engineering and Natural Sciences (PEN), 9(4), 542. https://doi.org/10.21533/pen.v9i4.2351
Rezgui, J., Barri, M., & Gayta, R. (2019). Smart Traffic Light Scheduling Algorithms. 2019 International Conference on Smart Applications, Communications and Networking (SmartNets), 1-7. https://doi.org/10.1109/SmartNets48225.2019.9069760
Rodríguez Romo, T. M., & Bravo León, J. A. (2021). IoT para la semaforización inteligente en la ciudad de Guayaquil. Polo del Conocimiento: Revista científico - profesional, 6(11), 1022-1039.
Saad, W. K., Hashim, Y., & Jabbar, W. A. (2020). Design and Implementation of Portable Smart Wireless Pedestrian Crossing Control System. IEEE Access, 8, 106109-106120. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3000014
Sharma, M., Bansal, A., Kashyap, V., Goyal, P., & Sheikh, T. H. (2021). Intelligent Traffic Light Control System Based On Traffic Environment Using Deep Learning. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1022(1), 012122. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1022/1/012122
Singh, R., Saini, S., & Bathla, R. (2019). Autonomous Traffic Management using Big Data in a Network of IoT Enabled Devices. 2019 2nd International Conference on Power Energy, Environment and Intelligent Control (PEEIC), 33-37. https://doi.org/10.1109/PEEIC47157.2019.8976687
Sotiriadis, L., & Mamalis, B. (2020). A Hierarchical Fog-based Architecture for IoT-enabled Intelligent Traffic Lights System Services. 24th Pan-Hellenic Conference on Informatics, 127-130. https://doi.org/10.1145/3437120.3437290
Villagra, A., Alba, E., & Luque, G. (2020). A better understanding on traffic light scheduling: New cellular GAs and new in-depth analysis of solutions. Journal of Computational Science, 41, 101085. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2020.101085
Zinchenko, V., Kondratenko, G., Sidenko, I., & Kondratenko, Y. (2020). Computer Vision in Control and Optimization of Road Traffic. 2020 IEEE Third International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP), 249-254. https://doi.org/10.1109/DSMP47368.2020.9204329