Algoritmo para clasificación de vehículos mediante redes neuronales - L.A. Britez (INNOVA UNTREF. Revista Argentina de Ciencia y Tecnología, 2021)
Tesis de Ingenieria en Sonido.Instutución: Universidad Nacional de Tres de Febrero (UNTREF), provincia de Buenos Aires. Resumen En la presente investigación se aborda la clasificación de vehículos en áreas urbanas,  mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje automático, como método para el  cálculo de aforo vehicular. El método que se presenta tiene como objetivo reconocer y  clasificar a los vehículos presentes dentro de grabaciones urbanas. A su vez, analiza los  registros sonoros de los vehículos según la tipología descripta por la Directiva 2002/49/CE  sobre evaluación y gestión del ruido ambiental, lo que permite ser utilizado como  herramienta para los software de modelamiento acústico en la conformación de mapas de  ruido.  Se utilizó un algoritmo de redes neuronales artificiales como técnica de aprendizaje  supervisado para realizar la clasificación de los audios, implementado en MATLAB®. Los  diferentes modelos del algoritmo fueron entrenados con un conjunto de datos  conformados para la investigación a partir de mediciones de campo, técnicas de data augmentation, y audios obtenidos del banco de datos libres UrbanSound8k. El desempeño  fue evaluado con métricas clásicas de evaluación de clasificadores, otorgando valores de  precisión promedio de 0,875.