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
