XIX Congreso Internacional de Tecnolog?a, Conocimiento y Sociedad

Resumen

El presente documento se centra en las problemáticas de movilidad que enfrentan las personas con discapacidad visual, asociadas a las diversas barreras físicas en el trayecto cotidiano a sus destinos. Empleando inteligencia artificial y herramientas de visión artificial se propone identificar barreras físicas como objetos en el camino y las condiciones del entorno, elementos que han sido señalados por 42 encuestados con discapacidad visual de distintas gravedades, mediante la aplicación de un cuestionario cerrado. Para tal propósito se utiliza una metodología cuantitativa debido a que se centra en la recolección de datos medibles y el análisis estadístico para establecer patrones de comportamiento, utilizando un diseño transeccional para la investigación de tipo exploratorio, debido al objetivo de encontrar elementos físicos para la reducción de incidencias en vía pública. Mediante los resultados se obtuvo que la principal causa de incidentes es la falta de mantenimiento en las instalaciones del Metro de la Ciudad de México, encontrando obstáculos como escaleras dañadas y puestos ambulantes. Para las vías públicas se identificaron que los principales obstáculos que ocasionan incidentes son puestos ambulantes y postes mal ubicados. Derivado de lo anterior, es evidente la necesidad de identificar los elementos físicos indicados, por lo tanto, se propone entrenar un modelo de Deep Learning para reconocer objetos utilizando imágenes de los obstáculos mencionados con el que se puede convertir una cámara de dispositivo móvil en un sistema accesible, ayudando a reducir el número de incidencias actual.