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

Resumen

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.