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Título : Sistema automático de detección y reconocimiento de señales de tránsito en intersecciones viales para aplicaciones en vehículos inteligentes
Director(es): Flores, Marco
Autor: Conlago Guatemal, Cristian Roberto
Yunda Sangoluisa, Jhonny Alexander
Palabras clave : SISTEMA AUTOMÁTICO DE CONTROL
SEÑALES Y SISTEMAS
VEHÍCULOS INTELIGENTES
SEÑALES DE TRÁNSITO
Fecha de publicación : 2016
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control.
Citación : 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.
Abstract: 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
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control

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