Utilización de métodos de visión artificial para PC comoapoyo en la automoción

Abstract

La deteccion de los bordes de lineas en la carretera es una parte muy importante en los sistemas inteligentes de transportacion, asi como la deteccion de objetos tal como vehiculos, con la finalidad de informar o prevenir a traves de una alerta al conductor o al sistema informatico. De aqui nace el interes de analizar algunos metodos de vision artificial (VA) que es un subcampo de la inteligencia artificial, cuyo proposito es programar un computador y que este “entienda” una escena o imagen, algunos de los metodos mas comunes en la deteccion de lineas y vehiculos (considerados objetos en nuestra investigacion) son la transformada de Hough, el metodo de Canny, clasificador Haar Cascade, filtros de Fourier, etc. Se desarrollara una aplicacion de escritorio o PC (Personal Computer) para el reconocimiento de vehiculos y las lineas de bordes, el lenguaje de programacion utilizado sera Python y la biblioteca OpenCV que contiene mas de 500 funciones en el campo de vision por computador. La validacion del reconocimiento de objetos se la realizara con una prueba de campo. Este resultado apoyara a la automocion (maquina que se desplaza por accion de un motor como el vehiculo) con datos que luego pueden ser procesados. Abstract The detection of the edges and lines on the road is a very important part in the intelligent vehicle systems. As well as, the object detection such as automobiles, which will help to inform or prevent the driver or computer system from running over the objects through an alert. There is an interest to analyze some methods of artificial vision (AV), which is a subfield of artificial intelligence. Its purpose is to program a computer, which can understand a scene or image. Some of the most common methods in Line detection and automobiles are the Hough transform, the Canny method, Cascade Haar, Fourier filters, etc. A desktop application or PC (Personal Computer) for vehicle recognition of edges and lines will be developed. The programming language used is Python and OpenCV library, which contains over 500 functions that span to many areas in computer vision; including factory product inspection medical imaging, security, user interface, camera calibration, stereo vision and robotics. The validation of the object recognition will be verified with a field test. This result will support the automotive, (that machine is moved by the action of an engine similar to the car) with data that can be processed.