A pesar de los grandes avances tecnológicos en seguridad y confort en el sector de la automoción, actualmente, todavía son muchas las vidas que se pierden a causa de los accidentes de tráfico. Estos avances no se centran únicamente en la mejora o eficiencia de los elementos de seguridad del vehículo para, así, lograr la máxima reducción del daño que pudiera ocasionar, sino que también se centran en la anticipación de estos accidentes.
En el presente proyecto se busca esto último, tener la capacidad de poder anticiparse a estos accidentes, más concretamente a los accidentes en los que estén implicados como victimas peatones o ciclistas. El objetivo del proyecto es diseñar un algoritmo basado en visión computacional que sea capaz de detectar, de manera rápida y precisa, a un peatón o ciclista que se encuentre en el ángulo de visión de la cámara del vehículo, de tal forma que el conductor tenga constancia en todo momento de que se encuentra delante de él.
Para la detección se ha utilizado una técnica que se basa en el Histograma de Gradientes Orientados (HOG). Se trata de una técnica que gracias a su invariancia a cambios lumínicos o posturas ofrece unos resultados robustos. Para poder ofrecer el nivel máximo de precisión y un menor tiempo de ejecución se necesita realizar un estudio de los distintos parámetros del sistema. Para el desarrollo de este algoritmo se ha recurrido a las librerías OpenCV, que ofrecen una gran comodidad y versatilidad en el procesamiento de imágenes y visión artificial.Despite great technology breakthroughs in security and comfort in the automotive sector, there are still many people who lose their lives in car accidents. Not only those innovations are focused on improvements and efficiency of vehicles' safety to get the least damage, but also on crash-anticipation systems. The latter is what this project is about, more specifically about situations where victims are pedestrians or cyclists. Its goal consists of designing an algorithm, based on computational vision, with the capacity to quickly and accurately detect pedestrians or cyclists in front of the vehicle, helping the driver to always be aware of what is in front. For the detection, a technique based on Histogram Oriented Gradients (HOG) has been used. It gives robust results thanks to the invariance to lighting or position changes. In order to provide the highest level of accuracy and the lowest run time a study of the parameters of the system is needed. OpenCV libraries have been employed for the development of this algorithm, great simplicity and versatility in image processing and artificial vision being its benefits.Ingeniería Electrónica Industrial y Automátic
