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PID2020-115375RB-I00

Financiado

SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE IMAGENES MULTI ESPECTRALES PARA EL ANALISIS EN TIEM...

SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE IMAGENES MULTI ESPECTRALES PARA EL ANALISIS EN TIEMPO REAL DE ESCENARIOS DE TRAFICO LOS VEHICULOS AUTONOMOS SERAN UNA REALIDAD EN NUESTRAS CARRETERAS EN UNA O DOS DECADAS. SE BASARAN EN UNA GRAN CANTIDAD DE SISTEMAS INTELIGENTES CAPACES DE PROCESAR UNA GRAN CANTIDAD DE DATOS DE MUCHOS SENSORES DIFERENTES Y TAMBIE... ver más

01/01/2020

UPV

48K€

Presupuesto del proyecto: 48K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

UPV

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI...

Total investigadores 45

Presupuesto del proyecto 48K€

Descripción del proyecto LOS VEHICULOS AUTONOMOS SERAN UNA REALIDAD EN NUESTRAS CARRETERAS EN UNA O DOS DECADAS. SE BASARAN EN UNA GRAN CANTIDAD DE SISTEMAS INTELIGENTES CAPACES DE PROCESAR UNA GRAN CANTIDAD DE DATOS DE MUCHOS SENSORES DIFERENTES Y TAMBIEN DE DISPOSITIVOS DE COMUNICACIONES. ALGUNAS DE ESTAS FUNCIONALIDADES YA SON UNA REALIDAD EN VEHICULOS COMERCIALES, EN LO QUE SE CONOCE COMO SISTEMAS AVANZADOS DE ASISTENCIA A LA CONDUCCION (ADAS). LOS SISTEMAS FUTUROS INCORPORARAN GRADUALMENTE FUNCIONES CADA VEZ MAS SOFISTICADAS EN LAS QUE LA PERCEPCION DEL ENTORNO DEL VEHICULO A TRAVES DE LA DETECCION, RECONOCIMIENTO Y SEGUIMIENTO DE OBJETOS (PERSONAS, OTROS VEHICULOS, OBSTACULOS, SEÑALES, ETC.) SERA DEFINITIVAMENTE NECESARIA.ACTUALMENTE, UNA DE LAS LINEAS DE INVESTIGACION MAS PROMETEDORAS EN EL CAMPO DE LA DETECCION ROBUSTA DE OBJETOS SE BASA EN LA COMBINACION DE INFORMACION DE LAS CAMARAS EN EL ESPECTRO VISIBLE Y EN EL INFRARROJO, ADQUIRIENDO ASI MAS INFORMACION QUE SOLO IMAGENES RGB. HASTA AHORA, ESTA INFORMACION ADICIONAL SE USA CASI EXCLUSIVAMENTE PARA LA DETECCION DE PEATONES Y APLICANDO METODOLOGIAS ESTANDAR. POR OTRO LADO, EN LOS ULTIMOS AÑOS EL USO DE IMAGENES MULTIESPECTRALES (MSI) E HIPERESPECTRALES (HSI), QUE CONTIENEN INFORMACION MUCHO MAS RICA, SE HA APLICADO CON EXITO EN ASTRONOMIA, MEDICINA Y SISTEMAS AEROESPACIALES, PERO SU APLICACION EN VISION INTEGRADA ES RELATIVAMENTE RECIENTE. DEBIDO PRINCIPALMENTE A DOS FACTORES: LA IMPOSIBILIDAD DE TENER SENSORES HIPERESPECTRALES PEQUEÑOS (PORTATILES) Y RELATIVAMENTE BARATOS, Y LA DIFICULTAD INVOLUCRADA EN EL PROCESAMIENTO EN TIEMPO REAL DE TAL CANTIDAD DE INFORMACION (CUBOS HIPERESPECTRALES) EN UN SISTEMA EMBEBIDO.EN ESTE PROYECTO, PROPONEMOS IR MAS ALLA EN ESTA ULTIMA DIRECCION, UTILIZANDO LA INFORMACION OBTENIDA DE LAS MODERNAS CAMARAS MULTIESPECTRALES MINIATURIZADAS, YA ACCESIBLES EN EL MERCADO, Y PROCESANDOLAS EN CHIPS CON ARQUITECTURA SOC (SYSTEM-ON-CHIP) UTILIZANDO NUCLEOS ACELERADORES HARDWARE ESPECIFICOS, PARA LA APLICACION DE TECNICAS DE ML (PRINCIPLAMENTE REDES NEURONALES). LA OPORTUNIDAD DE ESTA INVESTIGACION SE DEBE A VARIAS CIRCUNSTANCIAS: 1) LA DISPONIBILIDAD MENCIONADA DE CAMARAS MULTIESPECTRALES MINIATURIZADAS Y LA POSIBILIDAD DE QUE ESTOS SENSORES SE PRODUZCAN EN MASA. 2) ESTE EQUIPO INVESTIGADOR YA HA DESARROLLADO UN IP-CORE NEURONAL TOTALMENTE ESCALABLE Y CONFIGURABLE Y HA PROBADO CON EXITO SU INTEGRACION EN UNA ARQUITECTURA SOC UTILIZANDO LA TECNOLOGIA FPGA (FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAYS). ADEMAS, SU FUNCIONAMIENTO SE HA PROBADO MEDIANTE EL PROCESAMIENTO DE IMAGENES HIPERESPECTRALES TOMADAS DE BASES DE DATOS DE LA NASA CONOCIDAS Y SE HA VERIFICADO LA CAPACIDAD DE REALIZAR MAPAS DE CLASIFICACION, EN TIEMPO REAL, CON INDICES DE PRECISION COMPARABLES A LOS PUBLICADOS EN LA LITERATURA. 3) GRACIAS A LA EXPERIENCIA ADQUIRIDA EN EL TRATAMIENTO DE IMAGENES HIPERESPECTRALES Y OTROS TRABAJOS RELACIONADOS CON LA VISION EMBEBIDA, ANTICIPAMOS QUE LA CLASIFICACION DIRECTA DE LAS FIRMAS ESPECTRALES EN HSI Y MSI DE LOS OBJETOS A DETECTAR REDUCIRA SIGNIFICATIVAMENTE LA NECESIDAD DE TAREAS DE PROCESAMIENTO POSTERIOR DE IMAGENES ( EJECUCION DE ALGORITMOS COMPLEJOS Y PESADOS PARA EXTRACCION DE CARACTERISTICAS, SEGMENTACION, SUSTRACCION DE FONDOS, DETECCION DE BORDES, ETC.) TAL COMO SE APLICAN ACTUALMENTE EN EL CAMPO DE DETECCION Y SEGUIMIENTO DE OBJETOS. DE HECHO, ESTA ULTIMA VENTAJA CONSTITUYE UN CAMBIO DE PARADIGMA EN COMO ABORDAR ESTE PROBLEMA Y ES, PRECISAMENTE, LA HIPOTESIS PRINCIPA RANSPORTE INTELIGENTE\MACHINE LEARNING\FPGAS\IMAGENES MULTIESPECTRALES\VISION ARTIFICIAL\VEHICULOS AUTONOMOS

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