Lo que busca este artículo es detectar carros vía fotos aéreas, el problema que esta resolviendo es detectar los objetos que en este caso son carros pequeños, las sombras que hay en ellas y las variaciones que se tiene en la imagen en diferentes puntos de vista.
Para el procesamiento de la imagen se empezó al detectar las características importantes como los límites que tendría el automóvil, los límites del parabrisas delantero y las sombras que se generan en ella. El resultado es la integración en la estructura de la red Bayesiana.
El uso o implementaciones que se pueden encontrar, principalmente son en usos militares o gubernamentales, donde se busca identificar el tráfico en una determinada zona, detectar alguna anomalía en zonas no transitables, entre otras.
Límitantes o obstáculos a superar:
- La calidad de la imagen
- Las imágenes en escala de grises
- El punto de vista vertical o ligeramente inclinado
- La longitud del auto
- La calibración de la cámara
- La dirección de la luz solar.
- Obstáculos que afecten los límites del carro como: ramas, postes, sombras, etc.
Algoritmo detección del carro
El algoritmo para la detección del carro se compone en 5 módulos:
- La forma rectangular y tamaño del carro
- La posición del parabrisas
- Los lados visibles del carro es visto oblicuamente
- La sombra del carro en la tierra
- La carretera y otras factores en el medio.
Una vez obtenido los parámetros, éstos son usados en la red bayesiana donde se hace un cálculo de la intensidad de la imagen con el objeto y la sobra entre éstos, usándose principalmente como un filtro, al igual que el parabrisas y los límites del coche.
Post-Procesamiento:
Para una mejor detección de carros lo que se hace es hacer un calculo de probabilidad en la imagen y de lo que se tiene del pixel de ellas, para la detección del coche tomar el punto medio del límitey de ahí partir del cálculo de la imagen.
Conclusiones:
Este artículo se me hizo interesante, ya que si tiene mucha importancia el problema y para el proyecto me gustaría trabajar con algo relacionado al tema ya sea del tráfico en una determinada zona, la cantidad de carros que pasan o el seguimiento de un vehículo o persona.
Post-Procesamiento:
Para una mejor detección de carros lo que se hace es hacer un calculo de probabilidad en la imagen y de lo que se tiene del pixel de ellas, para la detección del coche tomar el punto medio del límitey de ahí partir del cálculo de la imagen.
Conclusiones:
Este artículo se me hizo interesante, ya que si tiene mucha importancia el problema y para el proyecto me gustaría trabajar con algo relacionado al tema ya sea del tráfico en una determinada zona, la cantidad de carros que pasan o el seguimiento de un vehículo o persona.
Referencia:
+3 extra primera semana
ResponderEliminar