https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1216

Artículos originales

Determinación de la densidad
vehicular en ciudades
intermedias por medio de visión por computador

Determination of vehicle density
in intermediate cities
through computer vision

Daniel Alejandro Febres-Loaiza1 https://orcid.org/0009-0009-0336-3943, Luis Roberto
Jácome-Galarza1 https://orcid.org/0000-0002-2886-3372, Wilson Eduardo Jaramillo-Sangurima1 https://orcid.

org/0000-0002-4058-5053, Silvia Alexandra Jaramillo-Luzuriaga1 https://orcid.org/0000-0003-0335-4325

1Universidad Internacional del Ecuador, Loja, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial 4.0

Enviado: 2024/07/15 Aceptado: 2024/10/02
Publicado: 2024/10/15

Resumen

El presente trabajo
de investigación tiene por objetivo
calcular mediante la utilización de visión
por computador la densidad vehicular
de las ciudades. Para llevar a cabo el estudio,
se procedió a capturar
vídeos del tráfico vehicular en 8 intersecciones de la ciudad
de Loja por medio de un
dron y una cámara de alta resolución. Posteriormente se utilizó el lenguaje python
y la librería YOLOv8 para realizar el conteo de
vehículos de diferentes categorías como son vehículos
livianos, pesados y motos. Por medio de fórmulas matemáticas
utilizadas en ingeniería de tráfico se obtuvieron los valores de la densidad vehicular, tasa de flujo vehicular y espaciamiento
promedio. Como resultados tenemos que el modelo de aprendizaje
automático utilizando YOLOv8 tiene una precisión micro del 90% en
la detección y clasificación de vehículos, y gracias a su
uso se identificó la vía de mayor densidad vehicular. Las
aplicaciones prácticas del presente trabajo podrían mejorar el
flujo vehicular y ayudar a la toma de decisiones a los organismos competentes
relacionados con la gestión del tránsito.

Palabras clave: Flujo vehicular, simulación, conteo vehicular, visión por computadora, visión

artificial.

Abstract

The objective of this research
work is to calculate the vehicle density
of cities through
the use of computer vision. To carry out the study, we captured videos of vehicular traffic at 8 intersections
in the city of Loja using a drone and a high-resolution camera.
Subsequently, we used the Python language and the YOLOv8 library to count
vehicles of different categories, such as small vehicles, trucks, and motorcycles. Through
mathematical formulas used in transportation engineering, the values of vehicle
density, vehicle flow rate, and average spacing were obtained.
As results, we have that the machine learning model using YOLOv8 has an accuracy of 90% in
detecting and classifying vehicles, and thanks to its use, the road with the
highest vehicle density was identified. The practical applications of this work could improve
vehicle flow and help competent organizations related
to traffic management make decisions.

Keywords: Vehicle flow, simulation, vehicle counting, computer
vision, machine vision.

Introducción

La congestión de tráfico vehicular es uno de los problemas que más afectan a las ciudades, puesto que
se produce mayor contaminación ambiental, aumentan los costos de
transporte de personas y productos, y en general se disminuye la calidad de vida de sus habitantes. Así mismo,
con el rápido crecimiento de las ciudades, el desafío es
cada vez mayor.

Por su parte, Cal y Mayor (2018) indican que la
ingeniería de tránsito concierne a la vialidad y por ende a la
movilidad de los vehículos como también de peatones. Por medio de
la aplicación de los conceptos de ingeniería de tránsito
es factible disminuir el problema de la congestión vehicular mediante el
análisis y planificación del tránsito.

Dentro de la ingeniería de tránsito, Cal y
Mayor (2018) identifica además 3 variables principales que caracterizan
el tránsito vehicular en cualquier intersección: el flujo
vehicular (número de vehículos que pasan por un punto dado en un
tiempo determinado), la velocidad promedio de los vehículos, y la densidad
vehicular (cantidad de vehículos presentes en una vía por unidad de longitud).

La implementación de los conceptos
de ingeniería de tránsito en la planificación de las
ciudades tendría un impacto significativo en la disminución de
los problemas provocados por la congestión vehicular, sin embargo, su utilización no es sencilla
debido a que previamente es necesario realizar el conteo de
vehículos por las vías del área en estudio y este
procedimiento es tedioso y monótono al hacerlo de forma manual.

El objetivo del presente proyecto consiste en implementar
un modelo de visión por computador capaz de realizar la detección, clasificación y conteo de vehículos que pasan por un
área de estudio para aplicarlo
en el cálculo de variables
de ingeniería de tránsito como son tasa de
flujo vehicular, densidad
vehicular y espaciamiento promedio con la intención de disminuir
considerablemente el tiempo y esfuerzo en la medición de mencionadas
variables.

Rout et al. (2023) modificaron el algoritmo de YOLOv7
para mejorar la precisión en la detección, clasificación y
conteo de vehículos con miras a administrar el tráfico, detectar
infracciones de tránsito y disminuir accidentes.

Hasanvand et al. (2023) utilizaron técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos
de aprendizaje automático como support vector machines, redes
bayesianas, KNN y redes neuronales para clasificar vehículos con el objetivo de detectar infracciones de tránsito. Además,
subrayan que el uso de sistemas de
toma de decisiones automática podría disminuir enormemente la
congestión vehicular.

A diferencia
del uso de algoritmos de visión por computador, Ansariyar & Taherpour (2023) implementaron un sensor LIDAR
para obtener datos en tiempo real como número de vehículos,
peatones y ciclistas, la velocidad de los vehículos y los conflictos
entre vehículos. Se pudieron identificar zonas críticas y las
causas de conflictos como son la velocidad de los vehículos, el clima y
el volumen de tráfico.

Kilic & Ozturk (2023) utilizaron la
red VGG-16 como red neuronal convolucional base para detectar y contar
automóviles en imágenes aéreas mediante mapas de calor de
los automóviles. La implementación de aumento de datos de
imágenes y normalización por lotes contribuyeron a mejorar el
algoritmo.

Madhavi et al. (2023) proponen un
método de detección automática de accidentes de tránsito en vídeos de vigilancia mediante el uso de redes neuronales convolucionales, obteniendo
un 93% de precisión en la detección de accidentes.

Pillai
(2023) estudia la gestión y control del tráfico, mediante
el procesamiento del flujo
vehicular, como el conteo y seguimiento de vehículos, utilizando YOLOv5.
Resalta además que los métodos tradicionales fallan en
condiciones complejas como cambios de iluminación y oclusiones
parciales. Los resultados indican que YOLOv5 mejora la detección y
conteo de vehículos en diversas condiciones.

Materiales y Métodos

El presente estudio es de tipo
experimental cuantitativo, que consiste de los
siguientes pasos: Recopilación de
datos mediante la captura de vídeos del tráfico vehicular,
preprocesamiento de los vídeos, construcción del modelo
de visión artificial para conteo de vehículos, estimación de la precisión del modelo, cálculos de los parámetros de flujo vehicular
e interpretación de los
resultados. A continuación, detallamos cada uno de los pasos.

El proyecto inicia con la recopilación de datos, para lo cual se utilizó un vehículo aéreo no tripulado o dron (marca Dji, modelo Mavic
Air) con una cámara de alta resolución, el mismo que fue utilizado para capturar vídeos en 8 intersecciones viales del casco céntrico de la ciudad de Loja, Ecuador.

En el proyecto
de regeneración urbana de la ciudad de Loja se determinaron los límites
del casco céntrico de la ciudad, lo que permitió que para el
presente trabajo de investigación se tomen como referencia y punto de
partida en la determinación de los puntos críticos de
congestión vehicular (Figura 1).

Los límites están marcados en función de la intersección de calles y avenidas, tomando como referencia algunos puntos
emblemáticos de la ciudad. El límite norte inicia en la
intersección de la Av.
Universitaria y Av. Emiliano Ortega
(Puerta de la ciudad).

El límite sur desde el cruce de la Av. Emiliano Ortega (Centro de Rehabilitación
Social), recorre la calle
Catacocha hasta el cruce con la calle
Olmedo; ahí tomará el sentido de la calle Olmedo hacia el Sur, hasta empatar
con la calle Maximiliano Rodríguez. Recorre el sentido sur de la calle
Maximiliano Rodríguez, hasta
su unión con la Av. Eduardo Kingman;
desde ahí recorre el trayecto de la Av. Eduardo Kingman,
hasta la intersección con el redondel
de la Av. Gobernación de Mainas.
Recorre el trayecto
de la avenida Av. Gobernación de Mainas, hasta el
cruce con la calle 18 de Noviembre, donde finaliza el límite Sur 48.

El límite oeste inicia en el
cruce de la Av. Gobernación
de Mainas con la calle 18 de Noviembre. Siguiendo la dirección sur, se
introduce en el desvío que conduce a la Unidad de tránsito y
transporte terrestre del Municipio de Loja, hasta el cruce con la Av. Universitaria. Sigue el trayecto de
la Av. Universitaria hasta llegar a
la Puerta de la Ciudad.

El límite este inicia en la
Puerta de la Ciudad; recorre la Av.
Emiliano Ortega hasta el cruce con la calle Catacocha.

Figura 1

Casco céntrico de la ciudad
de Loja y marcación de puntos críticos de congestión vehicular

Por otra parte,
los vuelos realizados con el dron se debieron
realizar considerando las
disposiciones dadas por la Dirección General de Aviación Civil
(DAC), que mediante la Resolución No. 251, expedida el 17 de septiembre
de 2015, establece que la operación de estos equipos se mantendrá
durante toda la duración del vuelo, a una distancia igual o mayor a 9 kilómetros de las proximidades
de cualquier aeródromo o base aérea militar; que la altura
máxima de vuelo no excederá los 122 metros sobre el terreno; que las horas de operación de los drones serán las comprendidas entre la salida y la puesta de sol y en condiciones de visibilidad absoluta.

Los vídeos del flujo vehicular
fueron realizados en formato Mp4. Así
mismo, se trató de utilizar el dron a una altura
similar en cada vídeo, siendo esto sujeto a las características de cada intersección vial. Las
características de cada vídeo son mostradas en la Tabla 1.

Tabla 1

Información
de vídeos recolectados

CÓDIGO DE VIDEO

TIPO

INTERVALO DE TIEMPO (MIN)

CÓDIGO DE INTERSECCIÓN (UBICACIÓN GPS)

TELEMETRÍA

ALTURA (M)

INCLINACIÓN DE CÁMARA (°)

D1

Aéreo

5

I1

10

10

D2

Aéreo

5

I1

10

10

D3

Aéreo

2

I1

10

10

D4

Aéreo

2

I1

10

10

D5

Aéreo

1

I1

10

10

D6

Aéreo

1

I1

10

10

D7

Aéreo

2

I2

15

25

D8

Aéreo

5

I2

20

20

D9

Aéreo

1

I2

20

20

D10

Aéreo

7

I3

30

45

D11

Aéreo

2

I3

30

45

D12

Aéreo

5

I3

30

45

D13

Aéreo

6

I3

30

45

D14

Aéreo

5

I4

45

45

D15

Aéreo

5

I5

40

30

D16

Aéreo

5

I4

45

30

D17

Aéreo

6

I4

20

25

D18

Aéreo

7

I6

15

10

D19

Aéreo

4

I7

15

20

D20

Aéreo

6

I7

20

10

C1

Superficie

9

I8

0

5

C2

Superficie

13

I8

0

5

Después de la captura
de los vídeos, se procede
al preprocesamiento de los mismos.
Es necesario disminuir la resolución de mencionados vídeos con el objetivo
de reducir la cantidad
de trabajo del modelo de detección y con ello reducir el tiempo de
procesamiento; se procede además a convertir los vídeos al
formato de arreglos (arrays) de la librería NumPy, el mismo que es
utilizado para trabajar con redes neuronales convolucionales.

En el siguiente paso, se procedió a construir un modelo de detección y clasificación de

vehículos por medio del lenguaje Python
y la librería YOLOv8.

Sohan et al. (2024) describen la arquitectura YOLOv8 (You Only Look Once, versión 8) como una red neuronal convolucional diseñada para la detección de objetos en tiempo real con la capacidad de distinguir 80 clases de objetos, entre los cuales tenemos automóviles, motocicletas, bicicletas, peatones o señales de tránsito.

YOLOv8 está conformado por a) Un
“backbone” de redes convolucionales capaz de extraer
características relevantes de la imagen de entrada, utiliza
normalización por lotes, y funciones de activación no lineales;
b) Una sección “neck” de la arquitectura cuya función
principal es procesar las características extraídas de las imágenes a diferentes escalas mediante las

técnicas de Feature
Pyramid Network y Path Aggregation Network; c) Una sección “head” que se encarga de realizar las predicciones y calcular el nivel de confianza de las mismas,
utiliza la técnica “anchor free” o sin anclas que no utiliza anclas predefinidas para las cajas delimitadoras,
sino que predice directamente la posición y tamaño de las
mismas, lo que consigue mejorar la precisión y velocidad del modelo. Después de que
la "head" genera las predicciones, estas pasan por un proceso de
postprocesamiento para eliminar las detecciones duplicadas y refinar las cajas
delimitadoras finales; para ello se utiliza la técnica de Non-Maximum
Suppression (Sohan et al. 2024).

En este estudio, se utilizó YOLOv8 para detectar y contar los
vehículos de los vídeos capturados clasificándolos en
vehículos livianos, vehículos pesados y motos, se resalta que se
escogió mencionada librería por ser de código abierto
al igual que el lenguaje
de programación
Python. Por otra parte, debido a la alta demanda de procesamiento por parte de
la librería YOLOv8. Se utilizó un computador con procesador Core i5, memoria
RAM de 16 GB, tarjeta de vídeo dedicada de 4 GB y
chipset NVIDIA. La Figura 2 muestra la captura de un vídeo de
tráfico vehicular en la ciudad de Loja, en el cual se detectan y
clasifican vehículos.

Figura 2

Resultado del procesamiento de videos en
YOLOv8

Para
determinar la validez
de mencionado modelo
se procedió a calcular la métrica
de precisión (Ecuación 1). Para ello es necesario obtener la
matriz de confusión en la que se comparan los resultados de la predicción con los resultados reales. La matriz de confusión se llena con los datos
de: VP=Verdaderos Positivos, VN=Verdaderos Negativos, FP=Falsos Positivos y
FN=Falsos Negativos, como se muestra en la Tabla 2.

Tabla 2

Matriz de confusión multiclase

Matriz de confusión multiclase

Predicción

S1

S2

S3

Observación

S1

VP

FN

FN

S2

FP

VN

VN

S3

FP

VN

VN

Después de obtener la matriz de
confusión multiclase, mediante el uso de la librería NumPy, se procedió a obtener el valor de la precisión micro del modelo de clasificación y conteo mediante
la Ecuación 2, la misma que es utilizada en problemas de
clasificación multiclase.

Precisión =

Ecuación 1

Precisión

(Verdaderos Positivos (VP))

Z

(Verdaderos Positivos
(VP) + Falsos Positivos (FP))

Ecuación 2

Precisión micro

⅀VP

Precisión
micro =

⅀(VP+FP)

A continuación, se procedió con la estimación de los parámetros del flujo vehicular. El cálculo de la densidad vehicular se realiza por cada uno de los videos procesados, aplicando las
ecuaciones Cal y Mayor, respectivamente (2018). Esto es para calcular
la tasa de flujo vehicular (Ecuación 3), la
densidad vehicular (Ecuación 4) y el espaciamiento promedio
(Ecuación 5). Cabe señalar que para los cálculos se ha tomado como velocidad
media espacial a la velocidad máxima establecida para
la circulación vehicular en el centro de la ciudad que es de 50 km/h.

Ecuación 3

Tasa de flujo vehicular

q
= N T

Donde: q = Tasa de flujo expresada en veh/h

N = Número de vehículos
T = Intervalo en horas

Ecuación 4

Densidad vehicular

k
= q Ve

Donde:

k = Densidad
expresada en veh/km

q = Tasa de flujo

Ve = Velocidad promedio
de viaje (50km/h)

Ecuación 5

Espaciamiento promedio

S =  1

k

Donde:

S = Espaciamiento promedio
(m/veh) k = Densidad

La figura
3 muestra el esquema del procesamiento utilizado en el presente
proyecto.

Figura 3

Esquema de procesamiento del modelo de visión por computador para
determinar

parámetros
de flujo vehicular

Resultados y Discusión

Mediante el modelo de detección,
clasificación y conteo de vehículos se procesaron los 22 videos de los cuales se extrajo
la información del conteo de 3 clases detectadas y que se refiere a vehículos livianos,
vehículos pesados y motos, como se muestra en la Tabla 3.

Tabla 3

Información
de videos recolectados

CÓDIGO DE VIDEO

INTERVALO DE TIEMPO (MIN)

CLASES

TOTAL DE VEHÍCULOS POR VIDEO

VEHÍCULOS LIVIANOS

VEHÍCULOS PESADOS

MOTOS

D1

5

9

1

1

11

D2

5

11

0

0

11

D3

2

10

0

1

11

D4

2

8

0

0

8

D5

1

6

0

2

8

D6

1

6

0

2

8

D7

2

26

2

3

31

D8

5

36

0

4

40

D9

1

20

0

3

23

D10

7

33

1

6

40

D11

2

11

0

0

11

D12

5

30

1

5

36

D13

6

55

1

4

60

D14

5

27

0

8

35

D15

5

46

2

11

59

D16

5

30

2

5

37

D17

6

20

0

1

21

D18

7

45

0

6

51

D19

4

20

0

2

22

D20

6

25

1

4

30

C1

9

31

0

7

38

C2

13

60

0

10

70

Total

565

11

85

661

De los datos obtenidos, el 85% de los
objetos detectados corresponde a vehículos livianos, el 2% a
vehículos pesados y el 13% a motocicletas. Aplicando las ecuaciones 3, 4, y 5, utilizadas para el
cálculo de los parámetros del flujo vehicular, se obtuvieron los
resultados mostrados en la Tabla 4.

Tabla 4

Tasa de flujo, densidad y espaciamiento promedio

CÓDIGO DE VIDEO

DURACIÓN (MIN)

TOTAL DE VEHÍCULOS

TASA DE FLUJO VEHICULAR (VEH/H)

DENSIDAD VEHICULAR (VEH/KM)

ESPACIAMIENTO PROMEDIO (M/VEH)

D1

5

11

132

3

378,79

D2

5

11

132

3

378,79

D3

2

11

330

7

151,52

D4

2

8

240

5

208,33

D5

1

8

480

10

104,17

D6

1

8

480

10

104,17

D7

2

31

930

19

53,76

D8

5

40

480

10

104,17

D9

1

23

1380

28

36,23

D10

7

40

342,9

7

145,83

D11

2

11

330

7

151,52

D12

5

36

432

9

115,74

D13

6

60

600

12

83,33

D14

5

35

420

8

119,05

D15

5

59

708

14

70,62

D16

5

37

444

9

112,61

D17

6

21

210

4

238,10

D18

7

51

437,1

9

114,38

D19

4

22

330

7

151,52

D20

6

30

330

6

166,67

C1

9

38

253,3

5

197,37

C2

13

70

323,1

6

154,76

Una vez finalizado el cálculo de
flujo vehicular, densidad y espaciamiento, se observa que en las intersecciones
analizadas existe densidad vehicular muy baja, que no supera los 30
vehículos por kilómetro, por lo que el espaciamiento resulta ser
bastante amplio.

Finalmente, se llegó a determinar la densidad vehicular
en función de las intersecciones de las avenidas y calles que forman parte del presente
estudio, y que está formado
por 8 puntos críticos de análisis.

De la Tabla 5 se identifica
que las intersecciones con mayor densidad vehicular
son la

Avenida Universitaria y la calle Mercadillo y las calles
José Joaquín de Olmedo e Imbabura.

Tabla 5

Densidad vehicular por intersecciones

CÓDIGO DE INTERSECCIÓN

INTERSECCIONES DE CALLES

DENSIDAD VEHICULAR

I1

Bernardo Valdivieso y Alonso de Mercadillo

6

I2

Av. Universitaria y Alonso
de Mercadillo

19

I3

Av. Emiliano Ortega y calle Juan
José Peña

9

CÓDIGO DE INTERSECCIÓN

INTERSECCIONES DE CALLES

DENSIDAD VEHICULAR

I4

Av. Emiliano Ortega e Imbabura

7

I5

José Joaquín
de Olmedo e Imbabura

14

I6

Juan José
Peña y Miguel Riofrío

9

I7

24 de Mayo y Miguel Riofrío

6

I8

Simón Bolívar
y Alonso de Mercadillo

6

Los resultados obtenidos son
satisfactorios puesto que la librería YOLOv8 alcanzó
precisión micro del 90%. Sin embargo, existen desafíos en la
implementación de este tipo de soluciones como son las condiciones de
iluminación, clima y oclusión de vehículos, lo que afecta la precisión de los sistemas
de conteo. La implementación de estos sistemas
en entornos urbanos densos y con gran volumen
de tráfico presentan
condiciones desafiantes. Los modelos
de aprendizaje profundo requieren recursos
computacionales significativos para su entrenamiento y operación
en tiempo real. Por otro lado, se puede destacar que la información
obtenida por parte de un sistema automático de conteo de vehículos y estimación de los parámetros de flujo vehicular,
es mucho más ágil que un método manual. Se destaca su alta
confiabilidad, lo que representa un conocimiento relevante y oportuno para la gestión eficaz del tráfico en las ciudades.
Destacamos también que la aplicación de la
ingeniería de tránsito no es aplicada actualmente por parte de los organismos de planificación debido,
entre otras cosas,
a la dificultad de obtener los datos del conteo de
vehículos y/o peatones, por lo que la aplicación y difusión de modelos de
visión por computador representa una oportunidad para mejorar la
gestión del tráfico.

En cuanto a las limitaciones del
proyecto, mencionamos que el presente estudio fue realizado en la ciudad de
Loja, que es considerada una ciudad intermedia, y que para su
implementación en ciudades de mayor tamaño se deberían
considerar más parámetros como
la sectorización, transporte multimodal, horas pico, feriados o
regulaciones por parte de los organismos de gestión de tránsito.

Como trabajos futuros, se tiene la
aplicación de modelos de visión por computador para detectar
otro tipo de objetos como peatones, bicicletas, señales de tránsito y, así mismo,
la implementación del
modelo en una aplicación web
para procesar vídeos de tráfico en tiempo real.

Conclusiones

La visión por computador aplicada
a la clasificación y conteo de vehículos
tiene un enorme potencial para transformar la gestión del tráfico y la planificación urbana.
Con avances continuos
en la tecnología es posible desarrollar sistemas más precisos, robustos y eficientes. En el
presente proyecto se determinó la densidad vehicular en 8 intersecciones
del casco céntrico de la ciudad
de Loja por medio de un modelo
de detección, clasificación y conteo de vehículos
con visión por computador. Nuestro
modelo obtuvo 90% de precisión micro para la detección
y clasificación de 3 tipos de vehículos, y con la utilización de ingeniería de tráfico se pudieron
determinar de forma cuantitativa sectores críticos de congestión
vehicular.

La utilización de visión
por computador para el conteo de vehículos resulta ser un procedimiento mucho más barato y altamente confiable que usar métodos tradicionales o hacerlo
manualmente. Este proceso reduce el número de personas para
llevar a cabo el trabajo, lo que disminuye los costos de operación, y se
reduce también el tiempo de obtención de resultados de manera
significativa. Por su parte, la librería YOLOv8
de uso libre resulta ser una alternativa viable por su versatilidad y
robustez en la detección de objetos de hasta 80 categorías.

Las aplicaciones del presente estudio
son diversas, como la optimización de los ciclos de semáforos, toma de decisiones informadas sobre el redireccionamiento del tráfico, expansión
de vías. Así mismo, con los datos sobre la demanda y el
flujo vehicular, se puede ajustar la frecuencia y las rutas de los autobuses y otros medios de transporte público para satisfacer mejor las
necesidades de los usuarios.

Finalmente, podemos concluir que el conteo de vehículos automatizado constituye una herramienta esencial para las ciudades modernas que buscan mejorar su infraestructura y calidad
de vida.

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