Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina

Autores/as

  • Robinson Jiménez Moreno Universidad Militar
  • Fabio Espinosa V. Universidad Militar
  • Oscar Aviles Universidad Militar
  • Dario Amaya Hurtado Universidad Militar
  • Camilo Gordillo C Universidad Militar

Palabras clave:

flujo vehicular, clasificador haar, visión de máquina

Resumen

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

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Publicado

2013-05-14
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Jiménez Moreno, R., Espinosa V., F., Aviles, O., Amaya Hurtado, D., & Gordillo C, C. (2013). Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina. INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA, 2(4). Recuperado a partir de https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343

Número

Sección

Artículo de investigación científica y tecnológica

Métrica