Detección de intersecciones y señalización de tráfico para asistencia al conductor.
| dc.contributor.advisor | Torres Torriti, Miguel Attilio | |
| dc.contributor.author | Villalón Sepúlveda, Gabriel | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2016-08-17T14:21:01Z | |
| dc.date.available | 2016-08-17T14:21:01Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.description | Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2012 | |
| dc.description.abstract | Gran parte de los accidentes de tránsito se producen por falta de concentración del conductor, en especial en las intersecciones de calles donde se espera una mayor interacción del automovilista con su entorno. Es por esto que se propone un método de asistencia al conductor capaz de detectar y alertar sobre la inminencia de un cruce de calles para que disminuya su velocidad o frene según corresponda. Para esto, se utiliza una cámara digital montada sobre el vehículo apuntando hacia adelante que adquiere imágenes para ser procesadas e identificar información de contexto que permitan decidir sobre la presencia o no de una intersección de calles. Se propone extraer información desde dos enfoques, reconocimiento de elementos del entorno y análisis de características geométricas del carril, para finalmente crear un algoritmo capaz de alertar ante la presencia de una intersección. El reconocimiento de entorno se basa en la identificación de señales de tránsito presentes en las intersecciones. Para esto se evaluaron experimentalmente el detector de Viola-Jones y un método basado en comparación con plantillas estadísticas. El primero demostró un mejor desempeño en semáforos al lograr tasas de detección de 93,5% a menos de 27 metros de distancia, y el método basado en plantillas logró un mejor desempeño en discos PARE y Ceda el Paso al detectar todas las señales a una distancia menor a los 35 metros y lograr su detección más lejana sobre los 50 metros, distancia suficiente para permitir al conductor reaccionar y frenar. La extracción de características del carril se basa en una segmentación mean-shift y se logró detectar intersecciones a una distancia de hasta 76 metros en en caminos con pavimentación uniforme, sin curvas pronunciadas, y sin obstáculos que ocluyan la vista. Ambos métodos en conjunto entregan información complementaria con la cual es posible asistir al conductor, demostrando que el método propuesto logra su objetivo de manera eficaz. | |
| dc.format.extent | xi, 55 hojas | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/16517 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/16517 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/16517 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 380 | |
| dc.subject.dewey | Comunicación y transporte | es_ES |
| dc.subject.other | Carreteras | es_ES |
| dc.subject.other | Señales del tránsito. | es_ES |
| dc.subject.other | Seguridad en el tránsito | es_ES |
| dc.title | Detección de intersecciones y señalización de tráfico para asistencia al conductor. | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría |
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