Segmentación semántica para imágenes fisheye basada en CNN

Este trabajo fin de máster (TFM) está centrado en el desarrollo de un sistema de percepción basado en cámaras de campo de visión ultra-amplio de tipo fisheye para un prototipo de vehículo autónomo eléctrico. El método escogido para afrontar la comprensión del entorno a partir del sistema es el uso de segmentación semántica mediante redes neuronales convolucionales (CNN) dado que permite cubrir la mayoría de necesidades de un vehículo autónomo de manera unificada. Para ello se desarrollan nuevas arquitecturas de red, mecanismos de data-augmentation y datasets sintéticos específicos para abordar el problema generado por la fuerte distorsión.This work aims to develope a new simplified perceptive system for a full autonomous electric vehicle prototype based on ultra-wide field of view cameras. Semantic segmentation is chosen as the way to face scene-understanding as it satisfies most of autonomous vehicle needs in an unified way. For this purpose, specific elements to deal with distortion are designed, such as network architectures, data-augmentation techniques or synthetic fisheye datasets.Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación (M125