Publicación:
Proyecto Julius, Progressive Web App para recopilar información sobre accidentes de tránsito y almacenarlos en una base de datos estructurada en base al estándar IRTAD.

dc.contributor.authorCarpio García, Héctor Javier
dc.contributor.authorde León Tobías, Gustavo Adolfo
dc.contributor.authorUrízar Mancia, Alberto Andrés
dc.contributor.authorEsturbán Rodríguez, Luis Carlos
dc.contributor.authorMonzón Solís, Raúl Alejandro
dc.date.accessioned2022-05-27T22:07:23Z
dc.date.available2022-05-27T22:07:23Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionTesis. Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de la Computación y Tecnologías de la Información. Facultad de Ingeniería (124 p.).en_US
dc.description.abstractLa idea del proyecto nace de la historia de un niño que falleció debido a un accidente vehicular, ocurrido en Guatemala. Este niño y muchas personas más son víctimas de un desorden vial que existe en muchos países alrededor del mundo. En honor a este niño de la historia, que fue una víctima más de lo que ocurre en Guatemala, el proyecto desarrollado adquirió su nombre: Proyecto Julius. Por lo tanto, el presente trabajo fue creado para desarrollar una plataforma tecnológica que permita almacenar la información más relevante de un accidente vehicular. La información que se pretende guardar está basada en un estándar internacional llamado IRTAD, el cual es utilizado en 63 países alrededor del mundo. Se desarrolló una progressive web app con el framework Angular para el desarrollo de componentes. Se realizaron pruebas con el personal de PROVIAL para determinar que el público objetivo encuentre útil la aplicación. Los resultados obtenidos fueron positivos, pues en general, están de acuerdo en cómo está distribuida la información dentro de la aplicación. La petición de la información sobre el accidente también es de las mejores pues solamente el usuario debe seleccionar la opción correcta, y no escribirla manualmente. También, la visualización de los accidentes les pareció que fue ordenada, estructurada y fácil de entender. Se recomienda contactar más instituciones para que sean partícipes del proyecto. También se creó un backend en Python utilizando el framework de flask para poder así realizarlo de una manera más fácil y rápida para la integración. Paralelamente se realizaron algoritmos de machine learning para poder predecir dependiendo de las características donde es más probable que ocurran accidentes de tránsito y bajo qué condiciones, para ello se utilizaron los algoritmos de clasificación Catboost y Random Forest, al mismo tiempo que se aplicó optimización de hypermarametros y data augmentation con la técnica de smote. (A)en_US
dc.identifier.urihttps://repositorio.uvg.edu.gt/handle/123456789/4305
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad del Valle de Guatemalaen_US
dc.titleProyecto Julius, Progressive Web App para recopilar información sobre accidentes de tránsito y almacenarlos en una base de datos estructurada en base al estándar IRTAD.en_US
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.visibilityPublic Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Megaproyecto Final.pdf
Tamaño:
7.42 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: