Shadow-based vehicle detection in urban traffic

Vehicle detection is a fundamental task in Forward Collision Avoiding Systems (FACS). Generally, vision-based vehicle detection methods consist of two stages: hypotheses generation and hypotheses verification. In this paper, we focus on the former, presenting a feature-based method for on-road vehicle detection in urban traffic. Hypotheses for vehicle candidates are generated according to the shadow under the vehicles by comparing pixel properties across the vertical intensity gradients caused by shadows on the road, and followed by intensity thresholding and morphological discrimination. Unlike methods that identify the shadow under a vehicle as a road region with intensity smaller than a coarse lower bound of the intensity for road, the thresholding strategy we propose determines a coarse upper bound of the intensity for shadow which reduces false positives rates. The experimental results are promising in terms of detection performance and robustness in day time under different weather conditions and cluttered scenarios to enable validation for the first stage of a complete FACS.This work is funded by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (Project: DPI2012-36959)

Monovision-based vehicle detection, distance and relative speed measurement in urban traffic

This study presents a monovision-based system for on-road vehicle detection and computation of distance and relative speed in urban traffic. Many works have dealt with monovision vehicle detection, but only a few of them provide the distance to the vehicle which is essential for the control of an intelligent transportation system. The system proposed integrates a single camera reducing the monetary cost of stereovision and RADAR-based technologies. The algorithm is divided in three major stages. For vehicle detection, the authors use a combination of two features: the shadow underneath the vehicle and horizontal edges. They propose a new method for shadow thresholding based on the grey-scale histogram assessment of a region of interest on the road. In the second and third stages, the vehicle hypothesis verification and the distance are obtained by means of its number plate whose dimensions and shape are standardised in each country. The analysis of consecutive frames is employed to calculate the relative speed of the vehicle detected. Experimental results showed excellent performance in both vehicle and number plate detections and in the distance measurement, in terms of accuracy and robustness in complex traffic scenarios and under different lighting conditions

Η μετάδοση της νομισματικής πολιτικής, ο κίνδυνος κατάρρευσης των τιμών των μετοχών και η χρηματοοικονομική μόλυνση στον απόηχο της χρηματοοικονομικής κρίσης

This thesis is divided into three chapters. In the first one, we investigate the relationship between the EMU sovereign debt crisis and the financial crisis of 2007-08. In the second chapter, we examine the forecasting ability of the FAVAR model compared to other VAR models and its potential utility in forecasting the future trajectory of the U.K. term structure of the yield curve in the aftermath of the Brexit. In the last part, we study the association between the banks’ stock price crash risk and crisis sentiment, for which we use many alternative proxies.The serious tensions that occurred in the international financial markets in 2007 owing to the U.S. subprime crisis ignited a global financial crisis that impacted most major economies. In this article, we relate the financial crisis to the sovereign debt turmoil, and specifically the bond markets of the PIIGS (Portugal, Ireland, Italy, Greece, and Spain). The aim of our analysis is to identify whether there has been a significant contagion effect during the global financial and sovereign debt crises. We employ the exponential GARCH (EGARCH) model and estimate it through the quasi-maximum likelihood estimator (QMLE). We also carry out tests that reject the normality hypothesis and advocate in favor of the use of heavy-tailed EGARCH models, such as the Student-t distribution and the Generalized Error Distribution (GED). In terms of policy implications, the integration of sovereign debt markets diminishes the benefits of diversification, while speculators can take advantage of it. Moreover, the instant transmission of shocks limits the response time that policymakers have at their disposal, underlining the significance of macroprudential policy.In the next chapter, we employ a FAVAR model, and utilize Classical, Bayesian VAR models, in the aftermath of the Brexit. Furthermore, we utilize impulse response analysis and showcase the superiority of the FAVAR model. We also investigate how the factors correlate and change with the “informational series” that we utilize before and after the Brexit.We test the ability of the FAVAR factors to track changes in the U.K. yield curve after the Brexit. To that end, we study a conventional monetary policy change in the FAVAR framework. We also attempt to interpret the FAVAR factors in the post-Brexit era.Finally, in our last chapter, we examine the euro area banks’ stock price crash risk. We test the impact of crisis sentiment on European banks’ stock price crash risk. To that end, we propose two textual proxies for crisis sentiment, i.e., the negative and uncertain keywords from the euro area central banks’ speeches. We also use the European-oriented FEARS index and the VSTOXX index.We employ a PVAR methodology and conclude with a positive association between crisis sentiment and stock price crash risk. Thus, as crisis sentiment increases, investors sell even at very low stock prices implementing stop-loss strategies in the fear of massive losses. Thereby, our analysis supports the existence of herding behavior in the stock market.Our study implies that the language central bankers use has a significant impact on the stock price crash risk of the European banks. Thus, they should be aware of potentially undesirable effects. As a result, our study indicates that investors’ investment strategies can be dominated by irrational behavior, rather than fundamentals.Η παρούσα διατριβή χωρίζεται σε τρία κεφάλαια. Στο πρώτο, ερευνούμε τη σχέση μεταξύ της κρίσης χρέους στην Ευρωζώνη και της χρηματοπιστωτικής κρίσης του 2007-08. Στο δεύτερο, εξετάζουμε την προβλεπτική ικανότητα του μοντέλου FAVAR συγκριτικά με άλλα μοντέλα VAR και την πιθανή χρησιμότητα του στην πρόβλεψη της μελλοντικής τροχιάς της καμπύλης των αποδόσεων του Ηνωμένου Βασιλείου μετά το Brexit. Στο τελευταίο μέρος, μελετάμε τη σχέση μεταξύ του κινδύνου κατάρρευσης των τιμών των τραπεζικών μετοχών και του αισθήματος κρίσης, για την οποία χρησιμοποιούμε πολλούς εναλλακτικούς δείκτες. Στο πρώτο άρθρο, εξετάζουμε τη σχέση της χρηματοπιστωτικής κρίσης και κρίσης δημόσιου χρέους, και συγκεκριμένα τις αγορές ομολόγων των PIIGS (Πορτογαλία, Ιρλανδία, Ιταλία, Ελλάδα και Ισπανία). Χρησιμοποιούμε το μοντέλο EGARCH (Nelson, 1991) και το εκτιμούμε μέσω QMLE. Μετά από τη διεξαγωγή ελέγχων απορρίπτουμε την υπόθεση της κανονικότητας και καταλήγουμε στη χρήση μοντέλων EGARCH με βαριά ουρά, όπως η Student-t και GED κατανομή. Η ενοποίηση των αγορών κρατικού χρέους μειώνει τα οφέλη της διαφοροποίησης, ενώ οι κερδοσκόποι μπορούν να το εκμεταλλευτούν. Επιπλέον, η ταχύτατη μετάδοση οικονομικών σοκ περιορίζει τον χρόνο αντίδρασης που έχουν στη διάθεσή τους οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής, τονίζοντας τη σημασία της μακροπροληπτικής πολιτικής. Στο επόμενο κεφάλαιο, χρησιμοποιούμε ένα μοντέλο FAVAR, κλασικά και Bayesian μοντέλα VAR, στον απόηχο του Brexit. Επιπλέον, χρησιμοποιούμε ανάλυση αιφνίδιων διαταραχών και αναδεικνύουμε την υπεροχή του FAVAR μοντέλου. Διερευνούμε επίσης πως οι παράγοντες σχετίζονται και αλλάζουν με τα «informational series» που χρησιμοποιούμε πριν και μετά το Brexit. Δοκιμάζουμε την ικανότητα των παραγόντων του FAVAR να προβλέψουν αλλαγές στην καμπύλη απόδοσης του Ηνωμένου Βασιλείου μετά το Brexit. Για το σκοπό αυτό, μελετάμε μια συμβατική αλλαγή της νομισματικής πολιτικής στο πλαίσιο ενός FAVAR μοντέλου. Προσπαθούμε επίσης να ερμηνεύσουμε τους παράγοντες του FAVAR μετά το Brexit. Τέλος, στο τελευταίο κεφάλαιο, εξετάζουμε τον κίνδυνο κραχ των τιμών των μετοχών των τραπεζών της Eυρωζώνης, με μια ποικιλία εναλλακτικών μέτρων που χρησιμοποιούνται ως δείκτες. Μελετάμε τον αντίκτυπο του κλίματος κρίσης στον κίνδυνο κραχ των τιμών των μετοχών των ευρωπαϊκών τραπεζών. Για το σκοπό αυτό, προτείνουμε δύο «κειμενικές προσεγγιστικές μεταβλητές» για το αίσθημα κρίσης, δηλαδή τις αρνητικές και αβέβαιες λέξεις-κλειδιά από τις ομιλίες των Κεντρικών Τραπεζών της Ευρωζώνης. Χρησιμοποιούμε επίσης τον ευρωπαϊκό δείκτη FEARS και τον δείκτη VSTOXX. Χρησιμοποιούμε τη μεθοδολογία PVAR και καταλήγουμε σε μια θετική συσχέτιση μεταξύ του κλίματος κρίσης και του κινδύνου κατάρρευσης των τιμών των μετοχών. Έτσι, καθώς το κλίμα κρίσης αυξάνεται, οι επενδυτές πωλούν ακόμη και σε πολύ χαμηλές τιμές εφαρμόζοντας στρατηγικές stop-loss υπό τον φόβο τεράστιων ζημιών. Έτσι, η ανάλυσή μας υποστηρίζει την ύπαρξη herding behavior στο χρηματιστήριο. Η μελέτη μας υποδηλώνει ότι η γλώσσα που χρησιμοποιούν οι Κεντρικοί Τραπεζίτες έχει σημαντικό αντίκτυπο στον κίνδυνο κατάρρευσης των τιμών των μετοχών των ευρωπαϊκών τραπεζών. Επομένως, θα πρέπει να είναι προσεκτικοί για τυχόν ανεπιθύμητες επιπτώσεις. Έτσι, η μελέτη μας δείχνει ότι οι επενδυτικές στρατηγικές των επενδυτών μπορεί να επηρεάζονται από μη ορθολογική συμπεριφορά και όχι από θεμελιώδη μακροοικονομικά μεγέθη

A Flexible Architecture for Driver Assistance

To reduce the number of traffic accidents and to increase the drivers comfort, the thought of designing driver assistance systems rose in the past years. Principal problems are caused by having a moving observer (ego motion) in predominantly natural surroundings. In this paper we present a solution for a flexible architecture for a driver assistance system. The architecture can be subdivided into four different parts: the object-related analysis, the knowledge base, the behavior-based scene interpretation, and the behavior planning unit. The object-related analysis is fed with data by the sensors (e.g., vision, radar). The sensor data are preprocessed (flexible sensor fusion) and evaluated (saliency map) searching for object-related information (positions, types of objects, etc.). The knowledge base is represented by static and dynamic knowledge. It consists of a set of rules (e.g. , traffic rules, physical laws), additional information (i.e., GPS, lane-information) and it is implicitly used by algorithms in the system. The scene interpretation combines the information extracted by the object related analysis and inspects the information for contradictions. It is strongly connected to the behavior planning using only information needed for the actual task. In the scene interpretation consistent representations (i.e., bird's eye view) are organized and interpreted as well as a scene analysis is performed. The results of the scene interpretation are used for decision making in behavior planning, which is controlled by the actual task. The influence of behavior planning on the behavior of the guided vehicle is limited to advices as no mechanical control (e.g. , control of the steering angle) was implemented. An Intelligent Cruise Control (ICC) is shown as a spin-off for using this architecture

Vehicle Detection in Traffic Scenes Using Shadows

In this report we present the first results of a very efficient scheme for vehicle detection in traffic scenes. It is based on the detection of the shadows underneath the vehicles. The use of shadow as sign pattern was first reported in [5]. Herein a histogram evaluation of the paved road sustains the specification of a threshold value for the shaded areas. This threshold along with edge information leads to the shadow detection. Incorporating external knowledge from the 3D geometry and applying natural constraints to the clustered segments we are able to robustly generate initial object hypotheses

Eine flexible Architektur für Fahrerassistenzsysteme

In diesem Artikel wird eine flexible Architektur vorgestellt, mit deren Hilfe eine modulare Lösung von Fahrerassistenzaufgaben in Kraftfahrzeugen gezeigt werden kann. Es wird eine Objektbezogene Analyse von Sensordaten, eine Verhaltensbasierte Szeneninterpretation und eine Verhaltensplanung vorgestellt. Eine globale Wissensbasis, auf der jedes einzelne Modul arbeitet, beinhaltet die Beschreibung physikalischer Zusammenhänge, Verhaltensregeln für den Straßenverkehr, sowie Objekt- und Szenenwissen. Externes Wissen (z.B. GPS - Global Positioning System) kann ebenfalls in die Wissensbasis eingebunden werden. Als Anwendungsbeispiel der Verhaltensplanung wird ein intelligenter Tempomat vorgestellt