Detección de vehículos basada en visión por computador para sistema de ayuda a la conducción en tráfico urbano. Generación de hipótesis
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http://hdl.handle.net/2183/29243
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Detección de vehículos basada en visión por computador para sistema de ayuda a la conducción en tráfico urbano. Generación de hipótesisFecha
2016Cita bibliográfica
Ibarra-Arenado, M., Tjahjadi, T., Robla-Gómez, S., Pérez-Oria, J.M. Detección de vehículos basada en visión por computador para sistema de ayuda a la conducción en tráfico urbano. Generación de hipótesis. En Actas de las XXXVII Jornadas de Automática. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid (pp. 1108-1115). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.1108 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081
Resumen
[Resumen] La detección de vehículos es una tarea fundamental en los sistemas anticolisión frontal. Los métodos de detección de vehículos basados en visión por computador se dividen generalmente en dos etapas: generación de hipótesis y verificación de hipótesis. El presente artículo se centra en la primera, presentando un método de generación de hipótesis basado en la sombra que los vehículos originan bajo sí mismos. La detección de la sombra se realiza mediante un nuevo enfoque de umbralización por intensidad. En primer lugar, un umbral es establecido a partir de la región de la carretera frente al ego-vehículo. Posteriormente, un segundo umbral es empleado sobre cada candidato con el fin de identificar la posible sombra lateral adyacente al vehículo. El método supera importantes dificultades como la presencia de sombras laterales, indicaciones pintadas en el asfalto y fondos de imagen saturados de objetos. Ensayos realizados en tráfico urbano muestran un comportamiento eficiente y fiable del método.
Palabras clave
Visión por computador
Detección de vehículos
Sistemas de ayuda a la conducción
Detección de vehículos
Sistemas de ayuda a la conducción
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Derechos
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
ISBN
978-84-617-4298-1 (UCM) 978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)