A robust lane geometry estimation and tracking approach for driver alert using color and texture segmentation.
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2012
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Abstract
Una detección precisa de la pista en tiempo real y bajo un amplio rango de condiciones es una tarea crítica en el control de vehículos autónomos y en sistemas de alerta al conductor. La mayoría de los métodos basados en visión dependen principalmente de algún tipo de análisis del gradiente espacial de la imagen. Sin embargo, una de las desventajas del método basado en gradiente es que si la estructura del camino no es regular y bien delimitada, los bordes pueden no ser fáciles de extraer y otro tipo de características deben ser empleadas. Este trabajo evalúa el uso de características de color y textura como una manera de mejorar la detección de la pista basada en el método estándar de gradiente. Las características de textura son generadas usando un banco de filtros de Gabor y Campos Gaussianos Aleatorios de Markov, mientras que la detección basada en color usa el algoritmo mean-shift para agrupar áreas uniformes. Los resultados obtenidos al probar los métodos propuestos en rutas urbanas muestran que el análisis usando texturas y color puede mejorar la segmentación del camino y la detección de salidas del carril.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2012