Sistema avanzado de asistencia a la conducción mediante visión por computador para la detección de la somnolencia

Esta tesis doctoral presenta un sistema para la detección de la somnolencia del conductor, basado en el análisis de los ojos. El sistema tiene la capacidad de adaptarse a cualquier persona, trabaja en tiempo real, bajo condiciones variables de iluminación y reales de conducción, generando en cada instante un índice de somnolencia que mide el estado de vigilia del conductor. Complementariamente, verifica la distracción analizando la orientación del rostro. Los ojos generan una considerable cantidad de información del estado de una persona, son capaces de expresar alegría, tristeza, cansancio, etc., en particular, en el caso del conductor, indican su estado de atención y vigilia frente al volante, por ello, el principal objetivo de este trabajo ha sido determinar su posición, para continuar con su análisis hasta llegar a construir un índice de somnolencia. En este caso, el índice implementado para detectar la somnolencia es el denominado PERCLOS; el mismo que ha sido validado, en estudios anteriores, como el más eficaz para estudiar esta problemática bajo la metodología aplicada en este trabajo. Para verificar la distracción se ha utilizado la información de la posición de los ojos y de la orientación del rostro. Debido a la complejidad del problema para detectar y analizar los ojos, ha sido necesario dividirlo en dos partes: un sistema para trabajar durante el día y otro para trabajar durante la noche, en relación directa con la conducción diurna y nocturna; procurando de esta manera, cubrir el amplio espectro de ambientes donde se desarrolla la conducción. Los sistemas planteados utilizan modernas técnicas de procesamiento de imágenes e Inteligencia Artificial, que los dotan de la suficiente capacidad para operar automática y eficazmente frente a las señales de somnolencia y distracción. El sistema desarrollado para el día utiliza una cámara estándar que captura imágenes con iluminación natural, mientras que el sistema desarrollado para la noche utiliza un complejo sistema de visión basado en la iluminación infrarroja del tipo cercano, de esta manera, se aprovechan las propiedades espectrales para resaltar las pupilas de los ojos del conductor en condiciones de baja iluminación, como es el caso de la noche. En varios experimentos realizados, sobre el vehículo experimental IvvI, el sistema propuesto ha presentado magníficos resultados respecto a los objetivos planteados, y los inconvenientes han sido superados con éxito. Los experimentos han sido desarrollados en dos escenarios: (i) situaciones reales de conducción, y (ii) condiciones de laboratorio. Finalmente, se puede resaltar que en este trabajo se ha presentado una nueva y completa propuesta que puede contribuir significativamente al desarrollo de la tecnología aplicada a prevenir los accidentes de tráfico, en el contexto, de los sistemas de seguridad activa

Detección de peatones en el día y en la noche usando YOLO-v5

En este artículo se presenta un nuevo algoritmo basado en aprendizaje profundo para la detección de peatones en el día y en la noche, denominada multiespectral, enfocado en aplicaciones de seguridad vehicular. La propuesta se basa en YOLO-v5, y consiste en la construcción de dos subredes que se enfocan en trabajar sobre las imágenes en color (RGB) y térmicas (IR), respectivamente. Luego se fusiona la información, a través, de una subred de fusión que integra las redes RGB e IR, para llegar a un detector de peatones. Los experimentos, destinados a verificar la calidad de la propuesta, fueron desarrollados usando distintas bases de datos públicas de peatones destinadas a su detección en el día y en la noche. Los principales resultados en función de la métrica mAP, estableciendo un IoU en 0.5 son 96.6 % sobre la base de datos INRIA, 89.2 % sobre CVC09, 90.5 % en LSIFIR, 56 % sobre FLIR-ADAS, 79.8 % para CVC14, 72.3 % sobre Nightowls y KAIST un 53.3 %.//This paper presents new algorithm based on deep learning for daytime and nighttime pedestrian detection, named multispectral, focused on vehicular safety applications. The proposal is based on YOLOv5, and consists of the construction of two subnetworks that focus on working with color (RGB) and thermal (IR) images, respectively. Then the information is merged, through a merging subnetwork that integrates RGB and IR networks to obtain a pedestrian detector. Experiments aimed at verifying the quality of the proposal were conducted using several public pedestrian databases for detecting pedestrians at daytime and nighttime. The main results according to the mAP metric, setting an IoU of 0.5 were: 96.6 % on the INRIA database, 89.2 % on CVC09, 90.5 % on LSIFIR, 56 % on FLIR-ADAS, 79.8 % on CVC14, 72.3 % on Nightowls and 53.3 % on KAIST

Detección de peatones en la noche usando Faster R-CNN e imágenes infrarrojas

En este artículo se presenta un sistema de detección de peatones en la noche, para aplicaciones en seguridad vehicular. Para este desarrollo se ha analizado el desempeño del algoritmo Faster R-CNN con imágenes en el infrarrojo lejano. Por lo que se constató que presenta inconvenientes a la hora de detectar peatones a larga distancia. En consecuencia, se presenta una nueva arquitectura Faster R-CNN dedicada a la detección en múltiples escalas, mediante dos generadores de regiones de interés (ROI) dedicados a peatones a corta y larga distancia, denominados RPNCD y RPNLD, respectivamente. Esta arquitectura ha sido comparada con los modelos para Faster RCNN que han presentado los mejores resultados, como son VGG-16 y Resnet 101. Los resultados experimentales se han desarrollado sobre las bases de datos CVC-09 y LSIFIR, los cuales demostraron mejoras, especialmente en la detección de peatones a larga distancia, presentando una tasa de error versus FPPI de 16 % y sobre la curva Precisión vs. Recall un AP de 89,85 % para la clase peatón y un mAP de 90 % sobre el conjunto de pruebas de las bases de datos LSIFIR y CVC-09.// This paper presents a system for pedestrian detection at nighttime conditions for vehicular safety applications. For this purpose, it analyzes the performance of the Faster R-CNN algorithm for infrared images.The research reveals that Faster R-CNN has problems to detect small scale pedestrians. For this reason, it introduces a new Faster R-CNN architecture focused on multi-scale detection, through two ROI’s generators for large size and small size pedestrians, RPNCD and RPNLD respectively. This architecture has been compared with the best Faster R-CNN baseline models, VGG-16 and Resnet 101, which present the best results. The experimental results have been development on CVC-09 and LSIFIR databases, which show improvements specially when detecting pedestrians that are far away, over the DET curve presents the miss rate versus FPPI of 16 and over the Precision vs Recall the AP of 89.85 for pedestrian class and the mAP of 90 over LSIFIR and CVC-09 test sets

Detection of sudden cardiac death using the adaptive spectral method on the T wave: An experimental study on public databases

El análisis de la alternancia de la onda T (TWA, T-wave alternans) constituye una de las principales técnicas para determinar la presencia del síndrome de muerte súbita cardíaca (MSC). Entre los métodos existentes para determinar TWA se encuentra el método espectral adaptativo (SM-Adaptativo), el cual utiliza distribuciones en tiempo-frecuencia (TFD, time-frecuency distribution) para el análisis. El objetivo del estudio es aplicar este método sobre las principales bases de datos públicas con el fin de detectar la presencia o ausencia de alternancias y obtener parámetros de calidad del método en mención. El método fue probado en señales sintéticas, 90 señales sin TWA y 450 con TWA; por otro lado, se utilizaron 10 señales de la base de datos TWADB de Physionet pertenecientes a pacientes sanos y 26 señales de pacientes con factores de riesgo asociados a la MSC. En las pruebas con señales sintéticas se obtuvo una sensibilidad de 94,89 %, especificidad de 92,22 % y exactitud de 94,44 %. En cuanto a las pruebas en la base de datos el método presenta una exactitud del 80,56 %, lo que indica que el método SM-Adaptativo permite detectar TWA con una exactitud aceptable, además, que presenta mayor robustez frente a ruido y a la estacionariedad de datos.T-wave alternans (TWA) analysis is one of the main techniques for determining whether an individual is at risk of sudden cardiac death (SCD). Among the existing methods for determining TWA is the adaptive spectral method (SM-Adaptive), which uses time-frequency distributions (TFD) for the analysis. The objective of the study is to apply the method on main public databases in order to detect the presence or absence of alternations, and to obtain quality parameters of the aforementioned method. The method was tested on synthetic signals, 90 signals without TWA and 450 with TWA; on the other hand, 10 signals from Physionet's TWADB database belonging to healthy patients and 26 signals from patients with risk factors associated to SCD were used. Tests with synthetic signals showed a sensitivity of 94.89%, specificity of 92.22% and accuracy of 94.44%. As for the tests in the database, the method exhibits an accuracy of 80.56%, which indicates that the SM-Adaptive method enables detecting TWA with an acceptable accuracy and, in addition, it shows greater robustness against noise and stationary data

Localización y reconocimiento de señales de tráfico del Ecuador: Casos Pare y Ceda el Paso

En el mundo y en el Ecuador, las altas tasas de accidentes de tráfico son generadas, principalmente, por la falta de respeto a la normativa vial por parte de los usuarios viales, generando costos humanos y materiales de importancia. En este sentido, la localización y el reconocimiento de las señales de tráfico es esencial para la construcción de dispositivos capaces de prevenir situaciones que puedan generar accidentes de tráfico. Por lo tanto, en este trabajo se presenta un nuevo enfoque para la construcción de un sistema para la detección de señales de tráfico, usando las siguientes innovaciones, i) un método de segmentación por color para la generación de regiones de interés (ROIs) basado en los algoritmos −, con −, ii) una nueva versión del descriptor HOG (Histograms of oriented gradients) para la extracción de características, y iii) el entrenamiento del algoritmo SVM no-lineal para multi-clasificación. El enfoque propuesto ha sido probado sobre las señales de tráfico ecuatorianas de Pare y Ceda el Paso. Un sinnúmero de experimentos han sido desarrollados sobre varias secuencias de videos capturadas con vehículo experimental en condiciones reales de conducción en varias ciudades ecuatorianas, bajo diferentes condiciones de iluminación como son normal, soleado y nublado. Este sistema ha mostrado un rendimiento de 98.7% para la segmentación, 99.49% para la clasificación y una precisión del 96% para la detección

Un nuevo sistema para detectar la distracción y la somnolencia utilizando el tiempo de tecnología de vuelo para vehículos inteligentes

Nowadays, most countries in the world suffer several traffic issues which generate public health problems such as deaths and injuries of drivers and pedestrians. In order to reduce these fatalities, a system for automatic detection of both distraction and drowsiness is presented in this research. Artificial intelligence, computer vision and time of flight (TOF) technologies are used to compute both distraction and drowsiness indexes, in real time. Several experiments have been developed in real conditions during the day, inside a real vehicle and in laboratory conditions, to prove the efficiency of the system.La mayoría de los países en el mundo sufren de varios problemas de tráfico que generan problemas de salud pública, tales como, excesivas muertes y lesiones de los conductores y los peatones. Con el fin de reducir estas cifras de siniestralidad, en esta investigación se presenta un sistema para la detección automática de la distracción y la somnolencia. Las tecnologías de inteligencia artificial, visión por computador y una cámara de tiempo de vuelo (TOF) son utilizadas para calcular los índices de distracción y somnolencia, en tiempo real. Varios experimentos se han desarrollado en condiciones reales durante el día, dentro de un vehículo real y en el laboratorio, para probar la eficiencia del sistema

Implementación de un algoritmo para la detección de señales de tránsito del Ecuador: Pare, Ceda el paso y Velocidad

This paper presents a prototype for a traffic sign detection system (TSDS) on-board a moving vehicle. Therefore, a new approach to the development of an TSDS is presented, using the following innovations: i) an efficient method of color segmentation for the generation of regions of interest (ROIs) based on k-NN with Km-means , ii) a new version of the HOG descriptor for feature extraction and iii) SVM training for stage multi-classification. The proposed approach has been specialized and tested on a subset of regulatory Ecuadorian signs (Stop, Give-way and Speed). Many experiments have been carried out in real driving conditions, under different lighting changes such as normal, sunny and cloudy. This system has showed a global performance of 98.7% for segmentation, 99.49% for classification and an accuracy of 96% for detection.Este artículo presenta un prototipo de un sistema embarcado en un vehículo para la detección de señales de tránsito (SDST). Por lo tanto, un nuevo enfoque para la construcción de un SDST se presenta usando las siguientes innovaciones, i) un método eficiente de segmentación por color para la generación de regiones de interés (ROI) basado en los algoritmos k-NN, con Km-means, ii) una nueva versión del descriptor HOG para la extracción de características, y iii) el entrenamiento del algoritmo SVM no-lineal para multiclasificación. El enfoque propuesto ha sido probado sobre un subconjunto de las señales de tránsito ecuatorianas de regulación (Pare, Ceda el paso y Velocidad). Varios experimentos han sido desarrollados en condiciones reales de conducción en varias ciudades ecuatorianas, bajo tres condiciones de iluminación: normal, soleado y nublado. Este sistema ha mostrado un desempeño global del 98,7 % para la segmentación, 99,49 % para la clasificación y una precisión global del 96 % en la detección

Generation of regions of interest with high potential to contain pedestrians using non-dense 3D reconstruction from monocular vision

[EN] Traffic accidents are a global public health problem, due to the high number of human victims and the elevated economic and social costs that generate. In this context, pedestrians are among the most important and vulnerable elements of the road scene that need to be protected. It is thus that, in this work an innovative proposal is presented where the monocular visual information is used to simulate the stereo vision, and from this :i) generate regions of interest (ROIs) with high possibility of containing a pedestrian, and ii) estimate the trajectory of the vehicle. Experiments have been developed into a dataset of images taken in several streets of Santiago (Región Metropolitana), Chile. This database was obtained using an experimental vehicle under real driving conditions during the day. The ROI detection rate is 86;6 % for distances less than 20 meters, 82;9 % for distances less than 30 meters and76;2 % for distances less than 40 meters.[ES] Los accidentes de tráfico son un problema de salud pública a escala mundial, por el alto número de víctimas humanas y los elevados costos económicos y sociales que generan. En este contexto, los peatones se encuentran entre los elementos más importantes y vulnerables de la escena vial que necesitan ser protegidos. Es así que en este trabajo se presenta una innovadora propuesta utilizado la información visual monocular para emular la visión estéreo, y a partir de ello: i) generar regiones de interés (ROIs) con alta posibilidad de contener un peatón, y ii) estimar la trayectoria del vehículo. Los experimentos han sido desarrollados sobre una base de datos de imágenes tomadas en varias calles de la ciudad de Santiago (Región-Metropolitana), Chile. Esta información fue obtenida usando una plataforma experimental en condiciones reales de conducción durante el día. La tasa de detección de ROIs es del 86;6 % para distancias menores a 20 metros, 82;9 % para distancias menores a 30 metros y del 76;2 % para distancias menores a 40 metros.Este proyecto ha sido financiado por la Comisión Nacional de Ciencia y Tecnología de Chile (Conicyt) a través del proyecto Fondecyt No. 11060251, por la Universidad de las Fuerzas Armadas-ESPE, a través del Plan de Movilidad con Fines de Investigación (Orden Rectorado 2017-109-ESPE-d), el proyecto de investigación Nro. 2014-PIT-007 y por la empresa Tecnologías I&H.Zubiaguirre-Bergen, I.; Torres-Torriti, M.; Flores-Calero, M. (2018). Generación de Regiones con Potencial de Contener Peatones usando Reconstrucción 3D No Densa a partir de Visión Monocular. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 15(3):243-251. https://doi.org/10.4995/riai.2017.8825OJS243251153Agencia Nacional de Tránsito del Ecuador, 2016. Siniestros octubre 2015. URL: http://www.ant.gob.ec/index.php/descargable/file/3368-siniestros-diciembre-2015Bouguet, Jean-Yves, 2015. Camera calibration toolbox for matlab. URL: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/CONASET, 2014. Informes de peatones. URL: http://www.conaset.cl/informes-peatones/Dalal, N., 2006. Finding people in images and videos. Ph.D. Thesis, Institut National Polytechnique de Grenoble.Ess, A., Leibe, B., Schindler, K., , van Gool, L., June 2008. A mobile vision system for robust multi-person tracking. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'08). IEEE Press. https://doi.org/10.1109/CVPR.2008.4587581Fischler, M., Bolles, R., 1981. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. 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URL: http://www.latercera.com/noticia/nacional/2014/10/680-601399-9-chile-//es-el-pais-con-mayor-tasa-de-peatones-fallecidos-entre-//los-paises-de-la.shtmlLi, X., Flohr, F., Yang, Y., Xiong, H., Braun, M., Pan, S., Li, K., Gavrila, D. M., June 2016. A new benchmark for vison-based cyclist detection. In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium. pp. 1109-1114.Ma, G., Muller, D., Park, S.-B., Muller-Schneiders, S., Kummert, A., march 2009. Pedestrian detection using a single monochrome camera. Intelligent Transport Systems, IET 3 (1), 42 -56. https://doi.org/10.1049/iet-its:20080001Mammeri, A., Zuo, T., Boukerche, A., April 2016. Extending the Detection Range of Vision-Based Vehicular Instrumentation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 65 (4), 856-873. https://doi.org/10.1109/TIM.2016.2514780Mesmakhosroshahi, M., Chung, K.-H., Lee, Y., Kim, J., November 2014. Depth gradient based region of interest generation for pedestrian detection. 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Multiclasificación de arritmias cardiacas usando una red neuronal y la tarjeta MyRio-1900

Cardiovascular diseases (CVD), and particularly cardia arrhythmias, have become one of the main causes of death in the world, regardless of the level of development of the countries. The detection of cardiac arrhythmias on the electrocardiogram (ECG) is a laborious task for physicians, due to the large amount of information that must be analyzed, which could lead to inadvertent errors in diagnosis. For this reason, this work presents an automatic system for the classification/detection of cardiac arrhythmias. To extract the vector of characteristics of the heartbeats, a set of linear and non-linear techniques has been used to generate thirty-three characteristics, which are used from the input of an artificial neural network (ANN) for the classification of seven types of heartbeats. The experimental results, developed on the ECG signals from the MIT-BIH database, ordered according to the AAMI standard, demonstrate a Cohen's Kappa index value of 0;9953, with an error of 0;04 %, show an accuracy of 99;48 %, even under noisy conditions. Later, this system has been implemented in hardware using the MyRio-1900 card. which is composed of a Xilinx FPGA Z-7010

Multiclasificación de arritmias cardiacas usando una red neuronal y la tarjeta MyRio-1900

Cardiovascular diseases (CVD), and particularly cardia arrhythmias, have become one of the main causes of death in the world, regardless of the level of development of the countries. The detection of cardiac arrhythmias on the electrocardiogram (ECG) is a laborious task for physicians, due to the large amount of information that must be analyzed, which could lead to inadvertent errors in diagnosis. For this reason, this work presents an automatic system for the classification/detection of cardiac arrhythmias. To extract the vector of characteristics of the heartbeats, a set of linear and non-linear techniques has been used to generate thirty-three characteristics, which are used from the input of an artificial neural network (ANN) for the classification of seven types of heartbeats. The experimental results, developed on the ECG signals from the MIT-BIH database, ordered according to the AAMI standard, demonstrate a Cohen's Kappa index value of 0;9953, with an error of 0;04 %, show an accuracy of 99;48 %, even under noisy conditions. Later, this system has been implemented in hardware using the MyRio-1900 card. which is composed of a Xilinx FPGA Z-7010