Este trabajo de grado presenta el desarrollo de un sistema de visión por computador que aborda el reconocimiento y geo-posicionamiento automático de las señales de tránsito reglamentarias verticales en la ciudad de Cali. El sistema indexa cada señal de tránsito en una base de datos, para que en un futuro se puedan ubicar las señales alteradas o deterioradas. Adicionalmente, se espera contribuir en el desarrollo de módulos de asistencia al conductor en la prevención y atención de las normas de seguridad vial en Colombia.
En este proyecto se comparan dos técnicas de reconocimiento de patrones: las redes neuronales (ANN) multicapa y las máquinas de soporte vectorial (SVM). Se escogieron las SVM porque generaron mejores resultados.
Se desarrolló una aplicación de visión por computador que se encarga de la detección y segmentación en tiempo real de la señal de tránsito capturada a través de una cámara web. La señal segmentada es reconocida posteriormente con las máquinas de soporte vectorial.
Los datos de la latitud, longitud y altitud de la señal de tránsito que detecta el sistema, provienen del GPS de un dispositivo móvil y son almacenados en una Base de Datos MySQL a través de un aplicativo basado en PHP, HTML y XML, logrando su interpretación y visualización gracias a la API de Google maps que permite realizar el Geo-posicionamiento.
