Abstract
La congestión vehicular es una problemática que se manifiesta frecuentemente en ciudades con alta población y puede deberse a diversos factores, como la incorrecta planificación civil o el transporte público deficiente. Esto provoca un incremento en los accidentes de tránsito, la contaminación del aire, la pérdida de combustible y el descontento ciudadano. Por ello, se considera importante la implementación de sistemas de control de tráfico que genere fluidez en el tránsito vehicular y reduzca los tiempos de viaje. Este trabajo desarrolla una revisión sistemática de la literatura con el propósito de identificar los métodos, algoritmos y modelos más eficientes para la construcción de un sistema de control de tráfico. Los resultados identifican tres métodos y tres algoritmos considerados muy eficientes para el desarrollo de estos sistemas, de los cuales se resaltan el filtro bayesiano y las redes neuronales convolucionales. También se demuestra que You Only Look Once, conocido como YOLO, es el modelo de procesamiento de imagen más eficiente para estas implementaciones.
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