|
Abstract
|
|
|---|---|
| El presente trabajo se centra en el uso de las técnicas análisis de imagen y visión artificial en el ámbito de los sistemas avanzados de ayuda a la conducción, comúnmente conocido por sus siglas en inglés, ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Particularmente, se aborda la detección y el seguimiento automático de vehículos con una cámara monocular embarcada y apuntando en la dirección de avance del vehículo. Se plantea como contribución principal un marco global con un enfoque estadístico que tenga en cuenta la variabilidad del entorno, de manera que los vehículos se puedan identificar independientemente de su apariencia y de las condiciones de la escena. El marco se compone de tres bloques: generación de hipótesis, verificación de hipótesis, y seguimiento. La generación de hipótesis, detección de regiones donde potencialmente hay vehículos, se basa en una estimación robusta de la perspectiva de la escena que permite generar una imagen rectificada del plano de la imagen. En la verificación de hipótesis se explora un método de aprendizaje supervisado y, para el seguimiento, se propone un método Bayesiano basado en un filtro de partículas con un modelo dinámico de velocidad constante y un modelo de observación que combina modelos de apariencia en el dominio original y transformado. Los resultados obtenidos sobre secuencias reales demuestran la robustez del marco propuesto. | |
|
International
|
No |
|
|
|
|
Book Edition
|
|
|
Book Publishing
|
|
|
ISBN
|
978-84-695-9361-5 |
|
Series
|
|
|
Book title
|
I Jornadas sobre Vehículos y Transportes: I+D+I en la UPM |
|
From page
|
134 |
|
To page
|
142 |