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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12242
Titel: | Sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales para aplicaciones en vehículos inteligentes |
Director(es): | Flores, Marco |
Autor(en): | Conlago Guatemal, Cristian Roberto Yunda Sangoluisa, Jhonny Alexander |
Stichwörter: | SISTEMA AUTOMÁTICO DE CONTROL SEÑALES Y SISTEMAS VEHÍCULOS INTELIGENTES SEÑALES DE TRÁNSITO |
Erscheinungsdatum: | 2016 |
Herausgeber: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. |
Zitierform: | Conlago Guatemal, Cristian Roberto y Yunda Sangoluisa, Jhonny Alexander (2016). Sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales para aplicaciones en vehículos inteligentes. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. |
Zusammenfassung: | En la actualidad miles de personas se ven afectadas por los accidentes de tránsito en el mundo y en el Ecuador, por lo cual se están desarrollando nuevas tecnologías que buscan hacer la conducción más segura a través de los Sistemas Avanzados de Asistencia a la Conducción (ADAS). Esta investigación contempla el desarrollo de un sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales, enfocándose en las señales de Pare y Ceda el Paso. El proceso de detección consiste en extraer las regiones de interés (ROIs) que contienen a los posibles candidatos a ser una señal de tránsito, en esta etapa se utilizó el espacio de color RGB normalizado, la segmentación está basada la clasificación del color rojo mediante el algoritmo k-NN, para determinar los parámetros óptimos de funcionamiento de esta etapa se utilizaron las curvas ROC, obteniendo una precisión en la clasificación de color en la etapa de detección del 98.60%. La etapa de reconocimiento está formado por la extracción de características, utilizando una modificación HOG utilizando diferentes tamaños de bloques y orientaciones, y el clasificador SVM. Para determinar las parámetros óptimos del clasificador se utilizó las curvas ROC, obteniendo una clasificación en la etapa de reconocimiento del 99.57%. El sistema ha sido puesto a prueba en tiempo real en diferentes condiciones de iluminación sobre las carreteras del Ecuador, con una precisión del 96%, medido a través de la curva DET. |
URI: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/12242 |
Enthalten in den Sammlungen: | Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control |
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