TESIS DE GRADO
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Browsing TESIS DE GRADO by Author "JORGE RODRIGO UGARTE GUTIERREZ (TG-SIS_ACYT.0011)"
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Item MODELO DE DETECCIÓN DEL USO DE CASCO EN MOTOCICLISTAS MEDIANTE VISIÓN POR COMPUTADORA EN LA CIUDAD DE COBIJA(2026-03-23) JORGE RODRIGO UGARTE GUTIERREZ (TG-SIS_ACYT.0011)La presente investigación desarrolló un modelo de visión por computadora basado en la arquitectura YOLOv11m para detectar automáticamente el uso de casco en motociclistas en la ciudad de Cobija, Pando, Bolivia. La problemática abordada surge de la incidencia de accidentes de tránsito involucrando motocicletas (69% de los siniestros en Pando en 2022) y la ausencia de mecanismos tecnológicos para monitorear el cumplimiento de la normativa de uso obligatorio del casco. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo con nivel explicativo y diseño cuasiexperimental, con la variable independiente, modelo de visión por computadora manipulado (número de épocas de entrenamiento: 10 a 100 en incrementos de 10) para evaluar su efecto sobre la variable dependiente (precisión promedio media - mAP@0.5). El modelo se entrenó con un dataset público de 1,592 imágenes (80% entrenamiento, 20% validación) y se evaluó sobre 200 imágenes locales capturadas en condiciones diurnas reales, cubriendo tres clases: "con casco", "sin casco" y "motociclista". Los resultados demostraron que el modelo óptimo (50 épocas) alcanzó un mAP@0.5 del 97,2%, precisión global del 96,5% y recall global del 94,2%, superando ampliamente el umbral del 90% establecido en la hipótesis. El análisis por clase reveló rendimientos consistentes: "con casco" (96,2% AP), "motociclista" (98,6% AP) y "sin casco" (96,9% AP). Las matrices de confusión evidenciaron que el modelo redujo la confusión crítica entre "con casco" y "sin casco" al 1%, minimizando clasificaciones erróneas. El análisis de curvas de entrenamiento confirmó ausencia de sobreajuste, validando la robustez del modelo. La investigación confirma la viabilidad técnica de aplicar visión por computadora para detección de uso de casco en motociclistas en contextos urbanos reales. El modelo de detección desarrollado y validado proporciona una base sólida para futuras implementaciones operativas que podrían contribuir al fortalecimiento de la seguridad vial, reducción de lesiones craneoencefálicas y generación de datos sistemáticos para informar políticas públicas en Cobija y Pando.