Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13356
Titel: | Sistema automático de detección de peatones en la noche usando información visual en el infrarrojo lejano basado en redes neuronales convolucionales |
Director(es): | Flores Calero, Marco Javier |
Autor(en): | Barreno Reyes, Luis Miguel |
Stichwörter: | CONTROL AUTOMÁTICO MICROCONTROLADORES REDES NEURONALES ACCIDENTES DE TRÁFICO |
Erscheinungsdatum: | 2017 |
Herausgeber: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. |
Zitierform: | Barreno Reyes, Luis Miguel (2017). Sistema automático de detección de peatones en la noche usando información visual en el infrarrojo lejano basado en redes neuronales convolucionales. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. |
Zusammenfassung: | Los sistemas de detección de peatones en la noche permiten al conductor estar al tanto del entorno donde se encuentra, especialmente en ambientes donde la visibilidad es muy baja. Pero, estos sistemas aún están lejos de ser perfectos debido a problemas como pobre adquisición de imágenes, amplia variabilidad en la forma de los peatones, entornos al aire libre con alta variabilidad en iluminación, entre otros. Esta tesis propone el desarrollo e implementación de un sistema de detección de peatones en la noche, utilizando imágenes en el infrarrojo lejano. Este sistema incluye dos etapas, generación de regiones de interés (ROIs, por sus siglas en inglés Región Of Interest) y reconocimiento de peatones a través de una nueva arquitectura de fast R-CNN (del inglés Regions with Convolutional Neural Network) que es uno de los enfoques más usados en aprendizaje profundo. La arquitectura fast R-CNN consta de dos partes, una es el generador de características y otra es un clasificador basado en regresión logística. Donde se calculan los parámetros de distribución de probabilidad sobre las categorías peatón y no peatón. Esta nueva arquitectura ha sido evaluada sobre la base de datos LSIFIR y ha demostrado que la tasa de error del 25.5% es competitiva al compararla con estudios anteriores. |
URI: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13356 |
Enthalten in den Sammlungen: | Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control |
Dateien zu dieser Ressource:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
---|---|---|---|---|
T-ESPE-057311.pdf | TRABAJO DE TITULACIÓN | 3,41 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
T-ESPE-057311-D.pptx | DEFENSA | 18,24 MB | Microsoft Powerpoint XML | Öffnen/Anzeigen |
T-ESPE-057311-R.pdf | RESUMEN | 25,02 kB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.