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...
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| Published: |
UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO
2013
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| author | Jiménez Moreno, Robinson Espinosa V., Fabio Aviles, Oscar Amaya Hurtado, Dario Gordillo C, Camilo |
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| description | 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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| id | repositorio.uan.edu.co-123456789-10421 |
| institution | Repositorio Digital UAN |
| language | spa |
| publishDate | 2013 |
| publisher | UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO |
| record_format | dspace |
| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-104212024-10-14T03:47:31Z Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina Jiménez Moreno, Robinson Espinosa V., Fabio Aviles, Oscar Amaya Hurtado, Dario Gordillo C, Camilo flujo vehicular clasificador haar visión de máquina traffic flow haar classifier machine vision 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. 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. 2013-05-14 2024-10-10T02:24:48Z 2024-10-10T02:24:48Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343 https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10421 spa https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343/285 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 2 Núm. 4 (2012) 2346-1446 2145-0935 |
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