Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3916

Logo





Título : Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina
metadata.dc.creator: Jiménez Moreno, Robinson
Espinosa V., Fabio
Aviles, Oscar
Amaya Hurtado, Dario
Gordillo C, Camilo
Palabras clave : flujo vehicular;clasificador haar;visión de máquina;traffic flow;haar classifier;machine vision
Descripción : This paper outlines the results of design of a Haar classifier, which operate according to rectangular descriptors related to the intensity of an image region, for the detection of cars in order to establish the amount of vehicular traffic on a road, supported on the information from video surveillance cameras. The training of the classifier takes place obtaining a percentage of correct detection of 92.9%, and compared the results against machine vision techniques such as optical flow, showing superior performance in more than 30%. Processing times obtained are average of 40 milliseconds.
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.
URI : http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3916
Otros identificadores : http://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343
Editorial : UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO
Aparece en las colecciones: INGE@UAN

Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.