Cuantificación automatizada de factores de emisión vehicular: desarrollo de una metodología híbrida de visión artificial y métodos tradicionales
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"En el presente estudio se desarrolló una metodología para estimar automáticamente los factores de emisión (FE) de material particulado fino (PM2.5), número de partículas ultrafinas (menores a 100 nm) y carbón negro (BC) de vehículos en tránsito. En la metodología desarrollada se aplican herramientas de visión artificial en conjunto con el análisis de las señales recogidas por equipos de cuantificación de concentraciones de contaminantes del aire y CO2, para aplicar sistemáticamente el método de balance de carbono (Galvis, Bergin, & Russell, 2013), el cual permite calcular de forma indirecta los FE por unidad de combustible quemado. La técnica propuesta es de bajo costo de implementación, baja complejidad y presenta una ventaja comparativa frente a los métodos tradicionales, en los cuales se estiman los FE mediante el uso de información teórica." -- Tomado del Formato de Documento de Grado.
Resumen
"A methodology to automatically estimate the emission factors (EF) of fine particulate matter (PM2.5), number of ultrafine particles (less than 100 nm) and black carbon (BC) for on-road vehicles was developed. For this purpose, computer vision and signal processing tools are used to analyze the signals collected by the measurement devices for quantifying the concentrations of air pollutants and CO2, to systematically apply the carbon balance method (Galvis, Bergin, & Russell, 2013), which allows to estimate the EE per unit of fuel burned. The proposed technique is low-cost, easy to prepare and has a comparative advantage over traditional methods, in which EFs are estimated using theoretical information." -- Tomado del Formato de Documento de Grado.