Detección y localización de vehículos mediante sombras en la carretera basada en visión por computador: = Vision-based vehicle detection and location using shadows

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Arenado, Manuel José Ibarra
Copyright Year	2016
Abstract	espanolLa presente tesis aborda el desarrollo de un sistema basado en vision por computador para la deteccion y localizacion de vehiculos en la trayectoria. Las hipotesis son generadas de acuerdo con la region sombreada de la carretera debajo del vehiculo. Se propone una estrategia nueva que supera importantes dificultades como la presencia de sombras laterales. La verificacion de hipotesis se basa en la evaluacion de caracteristicas de la apariencia comunes a todas las traseras de los vehiculos. Tambien, se presenta un metodo para la deteccion de las sombras proyectadas en la carretera basado en propiedades fisicas tanto de la iluminacion como de la superficie. El metodo no requiere calibracion de la camara y considera dos fuentes de iluminacion con distintas distribuciones espectrales: la luz del sol y la luz del cielo. El metodo se centra en distinguir entre los bordes de las sombras y los bordes causados por un cambio de material. EnglishThis thesis addresses a vision-based system for on-road vehicle detection in urban traffic. Hypotheses are generated according to the shadowed road region under the vehicles. We propose a new strategy for the detection of the shadow under a vehicle which overcomes significant difficulties such as the presence of lateral shadows and cluttered roads. The hypotheses verification strategy is based on the evaluation of appearance features common to all vehicle rears. It is also presented a physics-based method for shadow edge detection in road scenes. The method does not require camera calibration and considers two illumination sources with different SPDs: skylight and sunlight. The proposed method focuses on distinguishing shadow boundaries from material changes by comparing pixel properties across image edges.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://repositorio.unican.es/xmlui/bitstream/handle/10902/8324/Tesis%20MIA.pdf?isAllowed=y&sequence=1
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article