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
2021
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| author | Jiménez Moreno, Robinson Espinosa V., Fabio Aviles, Oscar Amaya Hurtado, Dario Gordillo C, Camilo |
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| author_sort | Jiménez Moreno, Robinson |
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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-123456789-3916 |
| institution | Repositorio Digital UAN |
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| publishDate | 2021 |
| publisher | Universidad Antonio Nariño |
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| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-39162024-10-09T23:22:01Z Detección vehicular mediante teénicas de visión de máquina Jiménez Moreno, Robinson Espinosa V., Fabio Aviles, Oscar Amaya Hurtado, Dario Gordillo C, Camilo traffic flow haar classifier machine vision flujo vehicular clasificador haar 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 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. 2021-06-16T13:53:02Z 2021-06-16T13:53:02Z 2013-05-14 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3916 spa http://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/343/285 Acceso abierto Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf Universidad Antonio Nariño 2346-1446 2145-0935 INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 2 Núm. 4 (2012) |
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