A Symmetry-based Validator and Refinement System for Pedestrian Detection in Far Infrared Images

Abstract — This paper presents a refinement and validation stage for a tetra-vision based pedestrian detection system. The complete system is based on the use of both visible and far infrared cameras; in an initial phase it produces a list of areas of attention in the images which can contain pedestrians. Starting from the assumption that human shapes are mostly symmetrical and feature a number of vertical edges, the symmetry and edge density content of these areas is computed. The results is used to filter the list, discarding areas of attention that feature a scarce symmetry content. At the same time, the size of each area is refined to match the symmetry content and therefore to better adapt to human shapes. Moreover, this module can be successfully used to partition areas that contains two or more human shapes. I

Deep Learning para la Detección de Peatones y Vehículos

Dado el reciente desarrollo y el impacto que ha tenido el paradigma de Deep Learning en el campo de la Inteligencia Artificial, el presente trabajo tiene como base el interés en este paradigma de aprendizaje, en específico empleando redes neuronales convolucionales (CNNs), para la detección o clasificación de objetos en imágenes; además se analiza las ventajas de implementar estos algoritmos en hardware. El objeto de estudio del aprendizaje automático es tratar de emular la inteligencia humana de forma artificial. Se ha trabajado en este campo por años, con diferentes enfoques y algoritmos. En la última década, el paradigma del Deep Learning ha revolucionado el estado del arte en tareas como reconocimiento de voz, visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural; que resultaban difíciles de llevar a cabo por una máquina. Las técnicas que predominan en este paradigma son las CNNs, se utilizan como principal algoritmo en tareas que involucran visión artificial, tales como la detección de objetos. Se ha logrado un despunte importante en el reconocimiento de patrones en imágenes y video empleando estas técnicas, al grado de superar la capacidad humana. Un factor importante para ese desarrollo es la capacidad de procesar altos volúmenes de información en aplicaciones exitosas, lo que ha derivado en que los dispositivos empleados para dicho propósito, como GPUs y CPUs multinúcleo requieran de gran cantidad de energía para su funcionamiento. Recientemente, han surgido investigaciones enfocadas en buscar alternativas de hardware, sobre el cual implementar las CNNs de forma eficiente, sobre todo para aplicaciones embebidas. Una de estas alternativas son los Arreglos de Compuertas Programables en Campo (FPGAs), que ofrecen la capacidad de procesamiento en paralelo espacial y temporal, un menor tiempo de latencia y bajo consumo de potencia; lo que resulta ideal para ese tipo de aplicaciones. El presente trabajo se divide en dos partes, por un lado se hace la implementación del paradigma Deep Learning con una CNN para clasificar imágenes de señales de tránsito vehicular (como primer caso de estudio), con el propósito de medir el tiempo de entrenamiento y su desempeño en la clasificación. Por otro lado, se investiga la tecnología relacionada con FPGAs, para determinar la forma en que se puede acelerar el cómputo implicado en ese tipo de redes con estos dispositivos, validándolos como una alternativa de implementación para sistemas embebidos. Los resultados obtenidos en la presente investigación son: 1) La programación, entrenamiento y prueba de una CNN. Se realizaron una serie de experimentos, encontrando un error en la clasificación de 3.25% y un tiempo de entrenamiento de 0.33 horas, para los mejores casos de los ensayos realizados. 2) Se analizan las ventajas de implementar este tipo de algoritmos en FPGAs, sus restricciones, requisitos y tres alternativas de desarrollo.CONACY

Pedestrian detection and tracking using stereo vision techniques

Automated pedestrian detection, counting and tracking has received significant attention from the computer vision community of late. Many of the person detection techniques described so far in the literature work well in controlled environments, such as laboratory settings with a small number of people. This allows various assumptions to be made that simplify this complex problem. The performance of these techniques, however, tends to deteriorate when presented with unconstrained environments where pedestrian appearances, numbers, orientations, movements, occlusions and lighting conditions violate these convenient assumptions. Recently, 3D stereo information has been proposed as a technique to overcome some of these issues and to guide pedestrian detection. This thesis presents such an approach, whereby after obtaining robust 3D information via a novel disparity estimation technique, pedestrian detection is performed via a 3D point clustering process within a region-growing framework. This clustering process avoids using hard thresholds by using bio-metrically inspired constraints and a number of plan view statistics. This pedestrian detection technique requires no external training and is able to robustly handle challenging real-world unconstrained environments from various camera positions and orientations. In addition, this thesis presents a continuous detect-and-track approach, with additional kinematic constraints and explicit occlusion analysis, to obtain robust temporal tracking of pedestrians over time. These approaches are experimentally validated using challenging datasets consisting of both synthetic data and real-world sequences gathered from a number of environments. In each case, the techniques are evaluated using both 2D and 3D groundtruth methodologies