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Universidad de - Escuela Superior de Informática (UCLM ...

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ResultadosCAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y RESULTADOSmenor porcentaje en vehículos. A pesar <strong>de</strong> todo, el comportamiento <strong>de</strong>l sistema para larepresentación <strong>de</strong> trayectorias, recorridos y velocida<strong>de</strong>s es bastante bueno.Los resultados obtenidos con respecto a la funcionalidad <strong>de</strong> clasificación <strong>de</strong>l comportamiento<strong>de</strong> los objetos en el entorno <strong>de</strong> monitorización, se pue<strong>de</strong>n observar en la figura6.16Similitud portrayectoria correctaSimilitud portrayectoriaincorrectaSimilitud porrecorridocorrectaSimilitud porrecorridoincorrectaSimilitud porvelocidad correctaSimilitud por velocidadincorrectaVehículo 31 2 31 2 31 2Peatón 58 9 57 10 58 9PorcentajeVehículoPorcentajePeatón93,93 6,07 93,93 6,07 93,93 6,0786,56 13,44 85,07 14,93 86,56 13,44FIGURA 6.16: Resultados obtenidos utilizando un entorno real.Como se pue<strong>de</strong> apreciar en la figura 6.16 los resultados obtenidos en cuanto a lasimilitud para la posterior clasificación han sido más bajos que los resultados obtenidosen otras funcionalida<strong>de</strong>s <strong>de</strong>l sistema. Esto es <strong>de</strong>bido a que la clasificación se realizacon respecto a los patrones almacenados en la base <strong>de</strong> conocimiento. Y la similitu<strong>de</strong>xistente con éstos <strong>de</strong>pen<strong>de</strong> <strong>de</strong> lo buenos que sean estos patrones. Cuanto mayor tiempo<strong>de</strong> monitorización se realice mejores serán los resultados en este apartado, ya que serán<strong>de</strong>tectados un mayor número <strong>de</strong> objetos que permitan al sistema apren<strong>de</strong>r <strong>de</strong> ellos yoptimizar los patrones existentes. En la realización <strong>de</strong> las pruebas no se ha podido realizaruna monitorización muy extensa por motivos <strong>de</strong> tiempo principalmente. Sin embargo,los resultados obtenidos en referencia a la similitud son consi<strong>de</strong>rados como bastantebuenos. Como principal apreciciación <strong>de</strong>stacar que el sistema se comporta mejor para laclasificación <strong>de</strong> vehículos que para la clasificación <strong>de</strong>l comportamiento <strong>de</strong> peatones.Por útlimo, se han obtenido los resultados correspondientes a la funcionalidad <strong>de</strong> fusión<strong>de</strong> patrones. El criterio utilizado para obtención <strong>de</strong> los resultados ha sido el mismo al<strong>de</strong>tallado en la sección 6.2.1. Los resultados obtenidos se encuentran en la figura 6.17Conforme a los resultados <strong>de</strong> la figura 6.17 se pue<strong>de</strong> obtener que el número <strong>de</strong> fusionescorrectas en cuanto a vehículos es muy superior (en proporción) al número <strong>de</strong> fusionesrealizadas en objetos <strong>de</strong> tipo peatón. A<strong>de</strong>más ninguna <strong>de</strong> las fusiones realizadas entrepatrones <strong>de</strong> tipo vehículo se ha realizado incorrectamente. Sin embargo, en cuanto apatrones <strong>de</strong> tipo peatón sí que ha habido algunos errores en la realización <strong>de</strong> la fusión.De forma, que dados los datos <strong>de</strong> la tabla se pue<strong>de</strong> extraer como conclusión que lospatrones existentes en la base <strong>de</strong> conocimiento, se encuentran algo más optimizados ya194

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