Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina
Palabras clave:
flujo vehicular, clasificador haar, visión de máquinaResumen
El presente artículo esboza los resultados del diseño de un detector de objetos mediante clasificadores Haar, los cuales operan en función a descriptores rectangulares relacionados con la intensidad de una región en una imagen. Este clasificador se entrena para la detección de automóviles, con el objetivo de establecer la cantidad de flujo vehicular en una vía, soportados en la información proveniente de cámaras de videovigilancia. Se realiza el entrenamiento del clasificador obteniendo un porcentaje de aciertos en la detección del 92.9%, y se comparan los resultados frente a técnicas de visión de máquina como lo es el flujo óptico, presentando un desempeño superior en más del 30%. Los tiempos de procesamiento obtenidos son en promedio de 40 milisegundos.
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Citas
D. Robles, P. Ñañez, N. Quijano, Control y Simulación de Tráfico Urbano en Colombia: Estado del Arte. Revista de Ingeniería No. 29, Universidad de los Andes. Bogotá, Colombia. ISSN: 0121-4993. 2009.
M. Wiering, J. Van Veenen, J. Vreeken, A. Koopman, Intelligent Traffic Light Control. Institute of Information and Computing Sciences. Utrecht University. 2004.
Consulta enero de 2012. Disponible en: http://www.quadrex.es/fichaC.php?c=18&area=A.
A. Ajmal, I. Hussain, Vehicle Detection Using Morphological Image Processing Technique.
P. Viola and M. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, IEEE. 2001.
R. Jiménez, F. Prieto y V. Grisales, Detection of the Tiredness Level of Drivers Using Machine Vision Techniques. CERMA IEEE. pp 97-102. 2011.
R. Krishna Radha, Speeding up Adaboost Object Detection with Motion Segmentation and Haar Feature Acceleration.
P. Viola, M. Jones, Robust Real-time Object Detection.
O. H. Jensen, Implementing the Viola-Jones Face Detection Algorithm.
L. Rainer, A. Kuranov, P. Vadim, Empirical Analysis of Detection Cascades of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection.
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