Detección de flujo vehicular basado en visión artificial.

• Autores: Andres Felipe Granados, Jorge Ivan Marín H.
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 3, Nº. 35, 2007, págs. 163-168
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Detection of vehicular flow using artificial vision.
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• Resumen
  • español

    Se presenta el desarrollo de un sistema encargado de detectar y clasificar vehículos y peatones, a partir de secuencias de imágenes con el propósito de determinar el flujo vehicular y peatonal en las intersecciones de calles y avenidas. A las imágenes capturas se les aplica filtrado homomórfico para reducir el efecto de los cambios de iluminación. Los objetos en movimiento se detectan por medio de suma de la diferencia absoluta (SAD) entre dos secuencias, y posteriormente se umbraliza y segmenta cada uno de los objetos en movimiento. A continuación, se extraen las características individuales trazando las fronteras de los objetos y utilizando descriptores de Fourier, para luego realizar la distinción entre peatones y vehículos a través de una red neuronal feed-forward.

  • English

    In this paper we present a system to detect and classify vehicles and walkers from a sequence of images. The purpose of this system is the detection of vehicular and walker flow on streets. Homomorphic filtering is used to reduce illumination effects and the moving objects are detected by means of the Sum and Absolute Difference (SAD) technique applied to two consecutive images.

    Thereinafter, applying a threshold and segmentation process to whole scene extract the moving objects. Next, individual features are computed using the edges of objects and applying Fourier descriptors. Finally, a feed-forward neuronal network is used to classify between vehicles and walkers.