Utilización de métodos de visión artificial para PC como apoyo en la automoción

La detección de los bordes de líneas en la carretera es una parte muy importante en los sistemas inteligentes de transportación, así como la detección de objetos tal como vehículos, con la finalidad de informar o prevenir a través de una alerta al conductor o al sistema informático. De aquí nace el interés de analizar algunos métodos de visión artificial (VA) que es un subcampo de la inteligencia artificial, cuyo propósito es programar un computador y que este “entienda” una escena o imagen, algunos de los métodos más comunes en la detección de líneas y vehículos (considerados objetos en nuestra investigación) son la transformada de Hough, el método de Canny, clasificador Haar Cascade, filtros de Fourier, etc. Se desarrollará una aplicación de escritorio o PC (Personal Computer) para el reconocimiento de vehículos y las líneas de bordes, el lenguaje de programación utilizado será Python y la biblioteca OpenCV que contiene más de 500 funciones en el campo de visión por computador. La validación del reconocimiento de objetos se la realizará con una prueba de campo. Este resultado apoyará a la automoción (máquina que se desplaza por acción de un motor como el vehículo) con datos que luego pueden ser procesados. Abstract The detection of the edges and lines on the road is a very important part in the intelligent vehicle systems. As well as, the object detection such as automobiles, which will help to inform or prevent the driver or computer system from running over the objects through an alert. There is an interest to analyze some methods of artificial vision (AV), which is a subfield of artificial intelligence. Its purpose is to program a computer, which can "understand" a scene or image. Some of the most common methods in Line detection and automobiles are the Hough transform, the Canny method, Cascade Haar, Fourier filters, etc. A desktop application or PC (Personal Computer) for vehicle recognition of edges and lines will be developed. The programming language used is Python and OpenCV library, which contains over 500 functions that span to many areas in computer vision; including factory product inspection medical imaging, security, user interface, camera calibration, stereo vision and robotics. The validation of the object recognition will be verified with a field test. This result will support the automotive, (that machine is moved by the action of an engine similar to the car) with data that can be processed