Detección y reconocimiento de señales viales
Author
Esteve de Prada, José ManuelEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2017-07Subjects
ADAS; TSR; Detección; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En los últimos años, el mundo automovilístico ha sufrido una evolución enorme en forma de
innumerables avances, a destacar uno por encima de todos ellos: la búsqueda de la
conducción autónoma. Y aunque aún quedan años para que la conducción autónoma sea una
realidad en las calles, cada vez mas coches vienen equipados con sistemas que ofrecen
información de utilidad al conductor. Dicha información se recoge de la propia vía por la
que se circula.
En persecución de este objetivo tan general han surgido nuevas empresas y departamentos
específicos dentro de las marcas de coches para crear sistemas que al funcionar comúnmente
logren el objetivo de la conducción autónoma. Además, dichos sistemas se han empezado a
comercializar como ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), permitiendo su prueba
y mejora en entornos reales de conducción. Uno de esos sistemas, denominado TSR (Traffic
Sign Recognition), consiste en reconocer la señal detectada en la carretera.
Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo una primera implementación de un algoritmo
propio de detección y reconocimiento de señales verticales de tráfico. Dicha detección no es
sencilla debido a las condiciones cambiantes que se pueden presentar en la carretera y en
circulación, desde cambios climatológicos o cambios de luz hasta la dificultad de captar una
señal desde un coche en marcha.
Aunque otros sistemas de detección y reconocimiento hacen uso de varias cámaras y
sensores, en esta aproximación se utilizará una única cámara con el objetivo de crear un
sistema cuya mayor cualidad sea su capacidad de adaptación al medio, pudiendo integrarse
en el software de un coche moderno o en un Smartphone para su uso desde el salpicadero de
un coche o la cúpula de una moto. Debido a mi escasa experiencia en el campo del
procesamiento de imagen, este sistema no busca destacar por encima de los mencionados en
el estado del arte, si no plantear una solución sencilla como primera aproximación a un
problema que se ha vuelto muy ocurrente en la actualidad. Lately, a huge evolution has taken place within the automotive world. We can find many
improvements in this area, being the search of the autonomous driving the most important
one. Despite the fact that there still remain a lot of years of progress to encounter autonomous
driving in the street, more and more vehicules are now equipped with systems providing
some useful information to the driver. These pieces of information are taken from the road
itself.
Some new companies and specific departments within car brands have arisen in search of
this very general target, creating systems that, in the ordinary usage, are able to perform
autonomous driving. Besides, these systems are starting to be sold as ADAS (Advanced
Driver Assistance Systems), allowing their testing and upgrading in a real driving
environment. One of the abovesaid systems, called TSR (Traffic Sign Recognition), consists
in the recognition of the detected traffic sign.
This Bachelor Thesis aims to obtain a first implementation of an own algorithm of vertical
traffic signs detection and recognition. This detection is not easy due to the changing
conditions of the road and the circulation, such as weather or light changes or the difficulty
to receive traffic signs from a moving car.
Although other detection and recognition systems use more than one camera or sensor, we
will be making use of just one camera, trying to create a system whose best quality be its
adaptive capacity to the environment. This way, it could be included in a modern car
software or in a Smartphone and then used from a car dashboard or a motorbike wind
deflector. As I am aware of my limited experience concerning image processing, the
following system aspires, not to stand out among the ones described in the State of the art
section, but to propose a simple solution to this existent question.
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