Detección de flujo vehicular basado en visión artificial


Autores/as

  • Andres Felipe Granados
  • Jorge Ivan Marin H.

Resumen

Se presenta el desarrollo de un sistema encargado de detectar y clasificar vehículos y peatones, a partir de secuencias de imágenes con el propósito de determinar el flujo vehicular y peatonal en las intersecciones de calles y avenidas. A las imágenes capturas se les aplica filtrado homomórfico para reducir el efecto de los cambios de iluminación. Los objetos en movimiento se detectan por medio de suma de la diferencia absoluta (SAD) entre dos secuencias, y posteriormente se umbraliza y segmenta cada uno de los objetos en movimiento. A continuación, se extraen las características individuales trazando las fronteras de los objetos y utilizando descriptores de Fourier, para luego realizar la distinción entre peatones y vehículos a través de una red neuronal feed-forward.

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Publicado

2007-01-08

Cómo citar

Granados, A. F., & Marin H., J. I. (2007). Detección de flujo vehicular basado en visión artificial. Scientia Et Technica, 1(35). Recuperado a partir de https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/5369

Número

Sección

Eléctrica