Presentación del proyecto en Java de Programación 3 de la facultad de Ingeniería en Sistemas de la Universidad de Cuenca

1. Contador de Tráfico [CVTrafficCounter]
Paúl Arévalo
Ing. Angel Vazquez
Programación 3

2. Contenido
1. Motivación
2. Introducción
3. Objetivos
4. Descripción General de Proyecto
5. Estructuras de Datos Usadas
6. Librerías Implementadas
7. Capas
a. Capa de Presentación
b. Capas Lógica de Negocios
i. Data Access Object
ii. Capa de Servicios
c. Capa de datos
8. Diagrama de Clases
9. Estructura de Archivos
10. Conclusiones
11. Funcionalidad

3. Enlaces:
Proyecto en Java (GitHub):
https://github.com/jeims17/CVTrafficCounter
Documento del proyecto:
https://es.scribd.com/document/331375343/CvTrafficCounter
Video:
https://www.youtube.com/watch?v=qampX1eZPig

4. Motivación
El tráfico en ciertas zonas de la ciudad es muy
aglomerado.
Resulta de gran utilidad un sistema automatizado
que elabore un conteo de vehículos y que determine
ciertos resultados influyentes a la hora de concretar
las decisiones finales que se tomarán para el
mejoramiento del tráfico de la ciudad.

5. Introducción
El sistema CVTrafficCounter se encarga de contabilizar los vehículos de un
video predeterminado, y guarda esta información para realizar un análisis
respectivo con estos datos mediante un diagrama de barras.

6. Objetivos
- Detectar y contabilizar el número de vehículos de un video.
- Guardar los datos e información recolectada del conteo de vehículos.
- Calcular el número de vehículos por minuto que circulan en un video.
- Mostrar un diagrama de barras que indique el flujo de tráfico capturado de
un video.
- Guardar los registros que resultaron de un video en específico.
- Buscar un registros por ciudad o calle.

7. Descripción General del proyecto
El sistema Contador de tráfico tiene el propósito de regular el tráfico en
ciertas zonas de la ciudad mediante el estudio de los resultados obtenidos
durante varias sesiones de videos obtenidos en el transcurso de los días de
prueba y análisis del tráfico de la ciudad.
Detecta el número de vehículos que circulan en un video y al final determinar
los resultados obtenidos de manera organizada.

8. Estructuras de Datos Usadas
hashMap: Permite búsqueda eficiente, No hay objetos repetidos.
ArrayList: Agrega valores del mismo tipo y permite duplicados y su acceso es
mediante índices.

9. Librerías Implementadas
OpenCV (Procesamiento del video): es una biblioteca libre de visión
artificial originalmente desarrollada por Intel.
jfreechart-1.0.14.jar, jcommon-1.0.17.jar: es famosa por su eficiente creación
de diagramas, además que su instalación es muy fácil para el usuario

10. Capa de Presentación
Se refiere a la presentación del programa frente al usuario, esta capa va de la
mano con capa de la lógica de negocio.

11. Capas Lógica de Negocios
Data Access Object (DAO, Objeto de Acceso a Datos): Abstrae y encapsula
todos los accesos a la fuente de datos. Oculta completamente los detalles de
implementación de la fuente de datos, a sus clientes.
Esta capa recibe las peticiones del usuario y posteriormente envía las
respuestas tras el proceso.
Se establecen todas aquellas reglas que se tendrán que cumplir.
La capa de presentación tiene comunicación con la capa de lógica de negocio
ya que se tienen que comunicar para recibir las solicitudes y presentar los
resultados.

12. Capas Lógica de Negocios
Capa de Servicios: Ofrece un interfaz de servicios.
Cada servicio (método) puede resolver un caso de uso o parte

13. Capa de datos
Esta capa es la que se encarga de hacer las transacciones con la base de datos
y con otros sistemas para descargar o insertar información al sistema.

14. Diagrama de Clases

15. Estructura de Archivos
Serialización: Se define como la transformación de un objeto en una
secuencia de bytes que pueden ser posteriormente leídos para reconstruir el
objeto original.

16. Conclusiones
Es necesario tener un buen equipo de filmación para lograr una correcta
detección de vehículo, debido a que el desenfoque y la desestabilización de la
cámara son factores que afectan al video y por ende el análisis de cada cuadro
por segundo va a ser afectado y en ciertos casos la detección será errónea y no
muy efectiva.

17. Funcionalidad

18. Gracias.