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dc.contributorOlmos Pineda, Ivan
dc.contributor.advisorOlmos Pineda, Ivan; 44309
dc.contributor.authorBallinas Hernandez, Ana Luisa
dc.creatorBALLINAS HERNANDEZ, ANA LUISA; 266291
dc.date.accessioned2022-08-15T21:26:56Z
dc.date.available2022-08-15T21:26:56Z
dc.date.issued2022-01
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/16156
dc.description.abstract"Uno de los desafíos actuales para la conducción autónoma es la detección temprana de irregularidades en las calles para evitar daños o accidentes vehiculares; en particular, la detección de reductores de velocidad es una tarea crucial para una navegación segura. En países en vías de desarrollo es muy común encontrar reductores de velocidad sin señalamiento lo que dificulta su detección. Las técnicas existentes no han logrado resolver esta tarea al 100 % ya que algunos de ellos no funcionan en entornos a escala real o presentan errores altos. En este trabajo se propone una metodología para la detección de reductores de velocidad tanto señalizados como sin señalamiento. Para los reductores de velocidad señalizados se entrena un modelo aplicando máquinas de vectores de soporte a un conjunto de imágenes 2D, donde se extraen histogramas de patrones binarios locales para reconocer los patrones de señalamiento a partir de un conjunto de imágenes y se obtiene una exactitud del 89 %. Para la detección de reductores sin señalamiento se aplica visión estéreo para reconstruir escenas 3D de calles que son convertidas en mallas triangulares aplicando triangulación de Delaunay".es_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccSistemas de ayuda a la conducciónes_MX
dc.subject.lccProcesamiento de imágenes--Técnicas digitaleses_MX
dc.subject.lccAnálisis de imágenes--Procesamiento de datoses_MX
dc.subject.lccAlgoritmos computacionaleses_MX
dc.subject.lccMinería de datos--Programación de computadorases_MX
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_MX
dc.titleAlgoritmo de visión artificial para detección de reductores de velocidad en superficies vialeses_MX
dc.typeTesis de doctoradoes_MX
dc.folio20220124182634-0118-Tes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.type.conacytdoctoralThesises_MX
dc.type.degreeDoctoradoes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.careerDoctorado en Ingeniería del Lenguaje y del Conocimientoes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.matricula.creator217570615es_MX
dc.thesis.degreetoobtainDoctor en Ingeniería del Lenguaje y del Conocimientoes_MX


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