DETECCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE SEÑALES DE TRÁNSITO UTILIZANDO MATCHING DE CHAMFER

En la actualidad el campo de la visión computacional, se muestra como una técnica que facilitará las actividades que pasan desapercibidas o no se es capaz de captar por descuido o falta de información. En este sentido son varios los campos que se beneficiarán por el uso de visión para contar con inf...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Arriagada García,Cristián, Aracena-Pizarro,Diego
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2007
Materias:	Visión por computador reconocimiento de patrones matching de Chamfer transformación distancia
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052007000200008
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spelling	oai:scielo:S0718-330520070002000082007-11-13DETECCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE SEÑALES DE TRÁNSITO UTILIZANDO MATCHING DE CHAMFERArriagada García,CristiánAracena-Pizarro,Diego Visión por computador reconocimiento de patrones matching de Chamfer transformación distancia En la actualidad el campo de la visión computacional, se muestra como una técnica que facilitará las actividades que pasan desapercibidas o no se es capaz de captar por descuido o falta de información. En este sentido son varios los campos que se beneficiarán por el uso de visión para contar con información que facilite operaciones, indique detalles no disponibles a simple vista, etc. En nuestro caso se presenta un prototipo que permite ayudar a un conductor de un vehículo a colocar atención a las señales del tránsito que estén postadas en la vía, pretendiendo asistir al conductor, y por ende evitar infracciones o accidentes. El prototipo desarrollado con técnicas de visión computacional, permite detectar y reconocer las señaléticas presentes en la vía e informar su naturaleza al conductor mediante una señal audible o proyección visual. La investigación se centró principalmente en las fases de detección inicial; con el fin de contar con una heurística rápida, aprovechando la segmentación por color, con sus características de invariabilidad del sistema HSV (Brillo, Saturación, Valor) [10], y/o detección inicial por bordes, aprovechando el algoritmo de Chamfer optimizado [1] . Para finalmente detectar y reconocer los símbolos de la señal, utilizando técnicas de transformación distancia y matching jerárquico de Chamfer [1], acondicionadas para este tipo de aplicación. El prototipo en su fase de prueba fue implementado en Matlab, con el propósito inicial de comprobar la efectividad de los métodos empleados. Una vez comprobados se utilizó OpenCV para probar su funcionamiento en tiempo real.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.15 n.2 20072007-08-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052007000200008es10.4067/S0718-33052007000200008
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description	En la actualidad el campo de la visión computacional, se muestra como una técnica que facilitará las actividades que pasan desapercibidas o no se es capaz de captar por descuido o falta de información. En este sentido son varios los campos que se beneficiarán por el uso de visión para contar con información que facilite operaciones, indique detalles no disponibles a simple vista, etc. En nuestro caso se presenta un prototipo que permite ayudar a un conductor de un vehículo a colocar atención a las señales del tránsito que estén postadas en la vía, pretendiendo asistir al conductor, y por ende evitar infracciones o accidentes. El prototipo desarrollado con técnicas de visión computacional, permite detectar y reconocer las señaléticas presentes en la vía e informar su naturaleza al conductor mediante una señal audible o proyección visual. La investigación se centró principalmente en las fases de detección inicial; con el fin de contar con una heurística rápida, aprovechando la segmentación por color, con sus características de invariabilidad del sistema HSV (Brillo, Saturación, Valor) [10], y/o detección inicial por bordes, aprovechando el algoritmo de Chamfer optimizado [1] . Para finalmente detectar y reconocer los símbolos de la señal, utilizando técnicas de transformación distancia y matching jerárquico de Chamfer [1], acondicionadas para este tipo de aplicación. El prototipo en su fase de prueba fue implementado en Matlab, con el propósito inicial de comprobar la efectividad de los métodos empleados. Una vez comprobados se utilizó OpenCV para probar su funcionamiento en tiempo real.
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