SEGMENTACIÓN DE LUGARES DISPONIBLES EN ESTACIONAMIENTOS HACIENDO USO DE REDES NEURONALES PULSO-ACOPLADAS (PARKING SLOTS SEGMENTATION USING PULSE-COUPLED NEURAL NETWORKS)

Resumen Algunos de los principales retos en los sistemas de asistencia a estacionamientos basados en visión artificial que están dedicados a la segmentación de lugares disponibles, son las diferentes afectaciones que se pueden presentar, como por ejemplo las variaciones de luz, generación de sombras, así como las diferentes tonalidades de color que presentan los automóviles; los cuales pueden afectar la detección. En este trabajo se propone un algoritmo de identificación basado en el análisis y procesamiento de imágenes en el espacio de color HSV, haciendo uso de un algoritmo de redes neuronales pulso-acopladas (PCNN) en su forma simplificada a través del modelo de intersección cortical (ICM). El algoritmo propuesto está dividido en tres partes, análisis de la imagen en HSV, segmentación y detección, el cual se evaluó haciendo uso de diferentes imágenes capturadas en un estacionamiento. Se obtuvieron los valores de los parámetros de la red ICM para el proceso de segmentación. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo propuesto permite reducir la susceptibilidad a los efectos de tonalidad que presentan los automóviles, así como los cambios ligeros de iluminación, consiguiendo así la detección de automóviles con diferentes colores bajo las condiciones del día. Palabra(s) Clave: Estacionamiento, reconocimiento, redes neuronales pulso-acopladas, segmentación. Abstract The main challenges in parking lots assistant systems based on artificial vision, which are dedicated to the segmentation of available places into parking lots, are the different effects that can occur such as, changes in luminosity, shadows produced by cars, as well as different color hues that can affect detection. In this work, an identification algorithm based on the analysis and processing of images in the HSV color space is proposed, using pulse-coupled neural networks (PCNN) algorithm in its simplified form, the intersection cortical model (ICM). The proposed algorithm is divided in three parts, HSV image analysis, segmentation, and detection, which was evaluated using different images captured in parking lot. The ICM network parameter values were obtained for the segmentation process. The results show that proposed algorithm allows to reduce the susceptibility presented by cars, as well as slight changes in lighting, thus achieving the detection of cars with different colors under daytime conditions. Keywords: Parking lot, pulse-coupled neural networks, survey, segmentation

DETECCIÓN DE AUTOMÓVILES EN UN ESTACIONAMIENTO UTILIZANDO RED ICM Y GLCM (CAR DETECTION IN A PARKING LOT USING ICM AND GLCM)

Resumen Los sistemas de visión por computadora cada vez están siendo empleados con mayor frecuencia para desempeñar tareas en ambientes urbanos, siendo la detección de automóviles uno de los principales objetivos, ya que permiten ser utilizados para diferentes aplicaciones, por ejemplo, para identificar tráfico vehicular o bien identificar lugares disponibles en estacionamientos, entre otras aplicaciones; algunos inconvenientes que se presentan en la detección de automóviles, es la variedad de tonalidades de color que pueden presentar los autos, así como los efectos de oclusión y cambios de posición de la cámara de captura. En este trabajo se presenta un método de detección de automóviles en un estacionamiento basado en el uso de red ICM para segmentación y la GLCM en la extracción de características de textura para el reconocimiento de los automóviles. Se realizaron pruebas con 57 imágenes obteniendo una efectividad del 90% en la detección de los automóviles. Palabras Clave: aprendizaje, detección, reconocimiento, segmentación, textura. Abstract Computer vision systems have been increasing the use for urban environments tasks, where car detection is one of the principal objectives, because it lets been using for different applications like, vehicular traffic detection, or available parking lots at parking lots, and others more. Some inconvenient presented during car detection are, the color variety that cars can present, as well as occlusion effects, and camera position changes. This work presents a method for car detection in a parking lot based in the use of ICM for segmentation and GLCM on texture features extraction used for car recognition. Test were performed using 57 images, reaching 90% effectivity on the car detection. Keywords: detection, learning, recognition, segmentation, texture

APLICACIÓN DEL MODELO DE INTERSECCIÓN CORTICAL PARA SEGMENTAR CARACTERES EN UNA PLACA VEHICULAR (USING INTERSECTING CORTICAL MODEL FOR CHARACTER SEGMENTATION ON A LICENSE PLATE)

Resumen Los sistemas de reconocimiento automático de placas vehiculares han sido mundialmente estudiados utilizando diversas técnicas de visión por computadora e inteligencia artificial. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo simplificado de una red neuronal pulso acoplada para separar los caracteres en una placa. Los pulsos óptimos para seleccionar la imagen binaria se determinan a partir del uso del valor de la entropía para descartar aquellos donde los caracteres no son visibles. A la imagen resultante se le aplica un análisis de regiones individuales para obtener sólo los objetos de interés y a partir de ello separar cada caracter alfanumérico. El algoritmo se evaluó en imágenes de placas vehiculares obtenidas en condiciones no controladas permitiendo tener resultados favorables en la mayoría de los casos. Palabras Clave: Redes neuronales artificiales, segmentación de caracteres, reconocimiento de imágenes. Abstract Automatic license plate recognition systems have been studied worldwide using several computer vision and artificial intelligence techniques. In this work we present the application of a simplified model of a pulse coupled neural network to separate characters on a plate. The optimal pulses to select the binary image are determined using an entropy value, to discard those where the characters are not visible. Individual regions analysis is applied to the resulting image to obtain only the objects of interest and then separate each alphanumeric character. The algorithm was evaluated on images of license plates obtained under uncontrolled conditions, allowing favorable results in most of the cases. Keywords: Artificial neural networks, character segmentation, image recognition

Competencias básicas 4 villas : currículo integrado, cuidado del medio ambiente y fomento de la convivencia

El trabajo obtuvo un premio de la Modalidad B de los Premios Tomás García Verdejo a las buenas prácticas educativas en la Comunidad Autónoma de Extremadura para el curso 2011Se describen los proyectos llevado a cabo en el IESO Cuatro Villas (Berlanga, Badajoz) que promueven el trabajo por competencias básicas: el proyecto integrado 'Re-ambientemos', la unidad didáctica integrada 'Construimos papeleras', el corto audiovisual '¿Reciclas?' y la unidad didáctica integrada 'Convivencia en nuestros pueblos'ExtremaduraES