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Reconocimiento automático de escenas basado en visión por computador: Aplicaciones a la localización de vehículos autónomos aéreos

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Autor: García Ramos-Catalina, Víctor
Director: Caballero Benítez, Fernando
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Fecha: 2016
Tipo de documento: Trabajo Fin de Grado
Titulación: Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación
Resumen: La capacidad de reconocer los lugares en los que se ha estado es una importante característica en un sistema inteligente y automático especialmente para periodos largos de funcionamiento. En este documento se propone resolver este problema mediante una aplicación software de visión artificial diseñada para detectar si la imagen corresponde a una posición en la que se ha estado anteriormente. Las imágenes se captaran mediante una cámara situada en el vehículo. La principal característica que presenta esta aplicación es el uso de descriptores de tipo BRIEF lo que permitirá un análisis muy eficiente y rápido, ideal para situaciones reales de funcionamiento. La aplicación ha sido programada en código C++ haciendo uso de las funciones que proporcionan las librerías de OpenCV para el diseño de aplicaciones de visión artificial. El sistema analiza todas las imágenes recibidas y las que considera localizaciones nuevas las añade a una base de datos interna con la que se comparan las imágene...
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The ability to recognize known places is an essential competence of any intelligent system that operates autonomously over longer periods of time. This document proposes BRIEF-Gist, a very simplistic appearance- based place recognition system based on the BRIEF descriptor. BRIEF-Gist is easy to implement and very efficient. Despite its simplicity, we can show that it performs an efficient and low error rate performance. We benchmark our approach using a real dataset.
Cita: García Ramos-Catalina, V. (2016). Reconocimiento automático de escenas basado en visión por computador: Aplicaciones a la localización de vehículos autónomos aéreos. (Proyecto fin de grado inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
Tamaño: 1.517Mb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/41783

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