Diseño y simulación de un sistema anticolisión para vehículos basado en visión artificial mediante YOLOv5 y un módulo de localización CenterNet-sim en la ciudad de Arequipa

Quispe Surco, Jose Guillermo

Diseño y simulación de un sistema anticolisión para vehículos basado en visión artificial mediante YOLOv5 y un módulo de localización CenterNet-sim en la ciudad de Arequipa

dc.contributor.advisor	Quispe Ccachuco, Marcelo Jaime
dc.contributor.author	Quispe Surco, Jose Guillermo
dc.date.accessioned	2026-10-21T13:59:57Z
dc.date.available	2026-10-21T13:59:57Z
dc.date.issued	2026-08-24
dc.description.abstract	La presente investigación tuvo como propósito diseñar y simular un sistema anticolisión vehicular para entornos urbanos de la ciudad de Arequipa, basado en visión artificial mediante el algoritmo YOLOv5 y un módulo basado en CenterNet. El estudio se desarrolló bajo un enfoque de simulación, empleando secuencias de video representativas de escenarios urbanos reales, con el objetivo de detectar y localizar obstáculos relevantes para la evaluación del riesgo de colisión. El sistema propuesto integra un modelo de detección de objetos basado en YOLOv5, encargado de identificar vehículos y otros obstáculos presentes en cada frame, y un módulo de localización inspirado en CenterNet, utilizado para analizar el comportamiento espacial y dinámico de los objetos mediante el cálculo de sus centros geométricos. La evaluación se realizó sobre un flujo continuo de 4669 frames, contrastando las alertas emitidas contra un modelo Oráculo. Los resultados cuantitativos obtenidos en el entorno de simulación muestran que el sistema alcanzó una sensibilidad (Recall) del 95.31% en la detección efectiva de amenazas de riesgo dinámico y una precisión del 58.10%, con un puntaje global F1-Score de 0.7218, demostrando una alta eficacia preventiva frente a la omisión de impactos. No obstante, estos valores fueron dadas en condiciones controladas del estudio, debido a que la evaluación se realizó sobre escenarios simulados, sin pruebas físicas en vehículos reales ni exposición a variaciones operativas propias del tránsito urbano. En términos de desempeño computacional, el tiempo medio de procesamiento fue de 18.45 ms por frame para YOLOv5 y de 0.38 ms por frame para el módulo CenterNet-sim, obteniéndose un rendimiento aproximado de 53.11 FPS. Estos valores evidencian que la carga computacional del sistema se concentra principalmente en el módulo de detección, mientras que la etapa de localización y decisión presenta un costo mínimo. En conjunto, los resultados obtenidos demuestran que el sistema anticolisión diseñado es técnicamente viable a nivel de simulación y altamente capaz de representar situaciones de riesgo propias del tránsito urbano.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/17609
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.publisher.country	PE
dc.rights	https://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM	es_ES
dc.subject	Detección de objetos
dc.subject	sistemas anticolisión
dc.subject	visión artificial
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
dc.title	Diseño y simulación de un sistema anticolisión para vehículos basado en visión artificial mediante YOLOv5 y un módulo de localización CenterNet-sim en la ciudad de Arequipa
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.version	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
renati.advisor.dni	40302702
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0003-3182-6991
renati.author.dni	74122154
renati.discipline	71300113
renati.juror	Mestas Ramos, Sergio Orlando
renati.juror	Collado Oporto, Christiam Guillermo
renati.juror	Cuadros Machuca, Juan Carlos
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería Mecatrónica
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniero Mecatrónica