Computer vision and laser scanner road environment perception

Data fusion procedure is presented to enhance classical Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). The novel vehicle safety approach, combines two classical sensors: computer vision and laser scanner. Laser scanner algorithm performs detection of vehicles and pedestrians based on pattern matching algorithms. Computer vision approach is based on Haar-Like features for vehicles and Histogram of Oriented Gradients (HOG) features for pedestrians. The high level fusion procedure uses Kalman Filter and Joint Probabilistic Data Association (JPDA) algorithm to provide high level detection. Results proved that by means of data fusion, the performance of the system is enhanced.This work was supported by the Spanish Government through the Cicyt projects (GRANT TRA2010-20225-C03-01) and (GRANT TRA 2011-29454-C03-02). CAM through SEGAUTO-II (S2009IDPI-1509)

DISEÑO DE UN ALGORITMO DE SEGMENTACIÓN DE OBJETOS Y CARRETERAS, ENFOCADO A SISTEMAS DE ASISTENCIA VEHICULAR

Los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) son sistemas encargados de asistir al piloto en el proceso de conducción. Investigaciones recientes han demostrado que estos sistemas pueden prevenir hasta el 42% de los accidentes. Estos sistemas son desarrollados principalmente con visión artificial porque permite emular el comportamiento humano para analizar el entorno. Uno de los principales problemas para utilizar la visión por computadora es la segmentación, debido a que la carretera es un ambiente dinámico en el cual no se pueden aplicar técnicas tradicionales como la segmentación bimodal y obtener excelentes resultados. En este trabajo se presenta un algoritmo de segmentación de objetos en carretera, el cual consta de extracción de todas las regiones de la escena y análisis de muestras de la imagen para separar la carretera de todos los posibles objetos de interés, donde se demuestra que el principal inconveniente para la segmentación son las sombras. El algoritmo propuesto se pone a prueba en diferentes escenarios, donde presenta un 81.89% de segmentaciones correctas de la carretera en distintas superficies y diferentes situaciones de iluminación