Gutiérrez Gutiérrez, JorgeVargas Romero, Fredy8/22/20178/22/20172015https://hdl.handle.net/20.500.14414/8500The research presents a recognition system of preventive traffic signals is developed. The system is divided into two phases: detection and recognition signals. In the detection phase is made using the color segmentation technique and then to obtain a more robust shape analysis is done. In the recognition phase algorithm Speed Up Robust Feature (SURF) is used because it is considered one of the best algorithms for this type of work. The development tool used the OpenCV library entirely by having a set of classes and methods that facilitate the development of this type of system. The end result of this implementation is a system capable of recognizing warning signs includes recognition that assertiveness is 88% and is therefore considered to be robust to this type of workEn el presenta trabajo de investigación se desarrolla un sistema de reconocimiento de señales preventivas de seguridad vial. El sistema está divido en 2 fases: detección y reconocimiento de señales. En la fase de detección se hace uso de la técnica de segmentación por color y luego para obtener mayor robustez se hace un análisis por la forma. En la fase de reconocimiento se usa el algoritmo Speed Up Robust Features (SURF) ya que es considerado unos de los mejores algoritmos para este tipo de trabajo. La herramienta de desarrollo usada la librería OpenCV en su totalidad por contar con una conjunto de clases y métodos que facilitan el desarrollo de este tipo de sistema. El resultado final de esta implementación es un sistema capaz de reconocer señales preventivas, cabe mencionar que la asertividad de reconocimiento es de un 88% y es por ello que se considera como robusto para este tipo de trabajospainfo:eu-repo/semantics/openAccessSistema inteligente, Seguridad vialinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis