Resumen
Este artículo presenta un prototipo de un sistema embarcado en un vehículo para la detección de señales de tránsito (SDST). Por lo tanto, un nuevo enfoque para la construcción de un SDST se presenta usando las siguientes innovaciones, i) un método eficiente de segmentación por color para la generación de regiones de interés (ROI) basado en los algoritmos k-NN, con Km-means, ii) una nueva versión del descriptor HOG para la extracción de características, y iii) el entrenamiento del algoritmo SVM no-lineal para multiclasificación. El enfoque propuesto ha sido probado sobre un subconjunto de las señales de tránsito ecuatorianas de regulación (Pare, Ceda el paso y Velocidad). Varios experimentos han sido desarrollados en condiciones reales de conducción en varias ciudades ecuatorianas, bajo tres condiciones de iluminación: normal, soleado y nublado. Este sistema ha mostrado un desempeño global del 98,7 % para la segmentación, 99,49 % para la clasificación y una precisión global del 96 % en la detección.