Modelado y detección de elementos de interés en secuencias de vídeo de carreteras mediante técnicas de visión artificial
Author
Tomé Alonso, AdriánEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2014-07Subjects
Video digital; Visión artificial (Robótica); Imágenes, Tratamiento de las; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
El objetivo de este trabajo de fin de grado es desarrollar diferentes estrategias de modelado y segmentación de secuencias de carretera en autopistas que permitan su uso en sistemas de ayuda a la conducción. Para ello, se modelarán los elementos de interés que deseemos identificar, empleando dichos modelos para la clasificación Bayesiana de sus píxeles.
Se han estudiado e implementado un total de cuatro estrategias, de forma que se añaden características a cada una para obtener la siguiente y mejorar los resultados. Estas estrategias utilizan técnicas usadas en diferentes trabajos dentro del área y otras técnicas desarrolladas para este trabajo en concreto, de forma que se usen todas en conjunción con el fin de obtener los mejores resultados.
Todos los resultados se han analizado metódicamente estudiando las ventajas y las desventajas de cada una de las estrategias con el fin de poder avanzar hacia la siguiente mejorando aspectos de la anterior. Así, se concluye en una estrategia final, de la que se analizarán los resultados validando su funcionamiento a través de pruebas tanto objetivas como subjetivas basadas en secuencias reales y anotaciones que constituyen segmentaciones de referencia. The aim of this final degree project is to develop different strategies of modeling and segmentation of road sequences on highways that allow its use on driving assistance systems. To do so, the elements of interest we expect to identify will be modeled using them for the Bayesian classification of the pixels.
There have been studied and implemented a total of four strategies, in such a way that features are added to each of them in order to obtain the next one and improve outcomes. These strategies apply techniques previously used in other projects in the field as well as techniques specifically developed for this project, in such a way that all of them are used in conjunction to obtain the best results.
All results have been analyzed methodically, studying the advantages and disadvantages of each strategy, in order to move forward to the next one by improving aspects of the previous. Thus, it is concluded in a final strategy, whose results will be analyzed validating its performance through subjective and objective proofs based in real sequences and annotations that constitute reference segmentations.
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