Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina
This paper outlines the results of design of a Haar classifier, which operate according to rectangular descriptors related to the intensity of an image region, for the detection of cars in order to establish the amount of vehicular traffic on a road, supported on the information from video surveilla...
- Autores:
-
Jiménez Moreno, Robinson
Espinosa V., Fabio
Aviles, Oscar
Amaya Hurtado, Dario
Gordillo C, Camilo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
- Repositorio:
- Repositorio UAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)Acceso abiertohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Jiménez Moreno, RobinsonEspinosa V., FabioAviles, OscarAmaya Hurtado, DarioGordillo C, Camilo2021-06-16T13:53:02Z2021-06-16T13:53:02Z2013-05-14http://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3916This paper outlines the results of design of a Haar classifier, which operate according to rectangular descriptors related to the intensity of an image region, for the detection of cars in order to establish the amount of vehicular traffic on a road, supported on the information from video surveillance cameras. The training of the classifier takes place obtaining a percentage of correct detection of 92.9%, and compared the results against machine vision techniques such as optical flow, showing superior performance in more than 30%. Processing times obtained are average of 40 milliseconds.El presente artículo esboza los resultados del diseño de un detector de objetos mediante clasificadores Haar, los cuales operan en función a descriptores rectangulares relacionados con la intensidad de una región en una imagen. Este clasificador se entrena para la detección de automóviles, con el objetivo de establecer la cantidad de flujo vehicular en una vía, soportados en la información proveniente de cámaras de videovigilancia. Se realiza el entrenamiento del clasificador obteniendo un porcentaje de aciertos en la detección del 92.9%, y se comparan los resultados frente a técnicas de visión de máquina como lo es el flujo óptico, presentando un desempeño superior en más del 30%. Los tiempos de procesamiento obtenidos son en promedio de 40 milisegundos.application/pdfspaUniversidad Antonio Nariñohttp://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343/2852346-14462145-0935INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 2 Núm. 4 (2012)traffic flowhaar classifiermachine visionflujo vehicularclasificador haarvisión de máquinaDetección vehicular mediante teénicas de visión de máquinainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85123456789/3916oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/39162024-10-09 23:22:01.529https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertometadata.onlyhttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co |
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This paper outlines the results of design of a Haar classifier, which operate according to rectangular descriptors related to the intensity of an image region, for the detection of cars in order to establish the amount of vehicular traffic on a road, supported on the information from video surveillance cameras. The training of the classifier takes place obtaining a percentage of correct detection of 92.9%, and compared the results against machine vision techniques such as optical flow, showing superior performance in more than 30%. Processing times obtained are average of 40 milliseconds. |
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