Fotogrametría de UAV de ala fija y comparación con topografía clásica.

El objetivo de este proyecto es realizar un estudio comparativo utilizando dos procedimientos diferentes para la obtención de mapas y modelos digitales del terreno. Por un lado, realizando un levantamiento de una zona determinada mediante GPS y por otro lado mediante fotogrametría aérea utilizando un vehículo aéreo no tripulado. Dicho estudio surge de la necesidad de obtener cartografía de los elementos que nos rodean y en nuestro caso, como primera toma de contacto, en el empleo de una nueva tecnología. Puesto que este requisito ha existido siempre, es evidente que en cada época el avance de las distintas metodologías y tecnologías para la producción cartográfica es mayor. En la actualidad, una de las técnicas más empleadas es la Fotogrametría. La idea de poder sobrevolar una extensión determinada para obtener imágenes y posteriormente poder recomponer el modelo para obtener la geometría y los elementos de dicha extensión hace que esta técnica sea muy eficaz. Hoy en día, las técnicas siguen avanzando y encontramos en el levantamiento mediante la utilización de vehículos aéreos no tripulados una de las mejores alternativas. Se trata de una herramienta muy potente en la realización de trabajos a grandes escalas (1:1000, 1:500). Comparado con métodos tradicionales, la fotogrametría aérea mediante vehículos aéreos no tripulados ofrece una gran cantidad de ventajas: · Mayor precisión: la alta resolución de las fotos tomadas permite obtener modelos digitales del terreno con mayor nivel de detalle. · Ahorro de tiempo: el levantamiento topográfico se puede completar en cuestión de horas, en comparación a métodos de topografía terrestre y fotogrametría tradicional. · Reducción de costos operativos: ya que levantamiento topográfico toma menos tiempo y menos recursos. · Mejoras en seguridad: el uso de una plataforma UAV puede eliminar o reducir la necesidad de acceder a zonas peligrosas. · Manejo de mayor información: fotografías verticales u oblicuas combinadas, levantamientos topográficos precisos, modelos digitales del terreno y análisis volumétrico. · Facilita la toma de decisiones: basada en información relevante y actualizada

Histograms of oriented gradients for fast on-board vehicle verification

Histograms of Oriented Gradients (HoGs) provide excellent results in object detection and verification. However, their demanding processing requirements bound their applicability in some critical real-time scenarios, such as for video-based on-board vehicle detection systems. In this work, an efficient HOG configuration for pose-based on-board vehicle verification is proposed, which alleviates both the processing requirements and required feature vector length without reducing classification performance. The impact on classification of some critical configuration and processing parameters is in depth analyzed to propose a baseline efficient descriptor. Based on the analysis of its cells contribution to classification, new view-dependent cell-configuration patterns are proposed, resulting in reduced descriptors which provide an excellent balance between performance and computational requirements, rendering higher verification rates than other works in the literature

Optimized HOG for on-road video based vehicle verification

Vision-based object detection from a moving platform becomes particularly challenging in the field of advanced driver assistance systems (ADAS). In this context, onboard vision-based vehicle verification strategies become critical, facing challenges derived from the variability of vehicles appearance, illumination, and vehicle speed. In this paper, an optimized HOG configuration for onboard vehicle verification is proposed which not only considers its spatial and orientation resolution, but descriptor processing strategies and classification. An in-depth analysis of the optimal settings for HOG for onboard vehicle verification is presented, in the context of SVM classification with different kernels. In contrast to many existing approaches, the evaluation is realized in a public and heterogeneous database of vehicle and non-vehicle images in different areas of the road, rendering excellent verification rates that outperform other similar approaches in the literature