Detección espacial de objetos utilizando un sistema de visión estereoscópica para navegación autónoma [recurso electrónico] / Oscar Real Moreno ; director, Julio César Rodríguez Quiñonez ; codirector, Oleg Sergiyenko
Tipo de material:
TextoDetalles de publicación: Mexicali, Baja California, 2024Descripción: 1 recurso en línea, 113 p. ; il. col., gráficas, fotsTema(s): Ingeniería -- Aparatos e instrumentos -- Tesis y disertaciones académicas | Detectores -- Tesis y disertaciones académicas | Detectores: diseño y construcción -- Tesis y disertaciones académicasClasificación LoC:TA165 | R43 2024Recursos en línea: Tesis digital
Nota de disertación: Tesis (Doctorado) - - Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2024 Resumen: En este trabajo se aborda la detección espacial de objetos para la nave-
gación autónoma mediante la combinación de la visión estereoscópica y la
detección de objetos. Tradicionalmente, la visión estereoscópica utiliza ma-
pas de disparidad, pero estos métodos son computacionalmente intensivos.
Se propone un nuevo algoritmo de coincidencia de plantillas, SoRA, diseña-
do para aplicaciones en tiempo real, con tiempos de ejecución más rápidos y
menor costo computacional. Los experimentos muestran que SoRA supera a
métodos existentes, manteniendo la precisión con una reducción significativa
en el costo computacional, lo que lo hace ideal para la detección espacial de
objetos en la navegación autónoma. Además, se presenta un método innova-
dor de calibración de cámaras para mejorar la precisión en la estimación de
la profundidad en sistemas de visión estereoscópica. Este método aborda la
distorsión de la lente y la orientación relativa de las cámaras, siendo robusto
a variaciones de iluminación. Los experimentos muestran mejoras sustan-
ciales en la precisión de la estimación de profundidad en comparación con
métodos convencionales. Los experimentos de la combinación del sistema
de visión estereoscópica y el algoritmo de detección de objetos demuestran
la capacidad del sistema para ser aplicado en el contexto de la navegación
autónoma. En conjunto, esta investigación aporta eficientes algoritmos para
la detección de objetos y la calibración de sistemas de visión estereoscópica,
mejorando las capacidades de la navegación autónoma.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis | Biblioteca Central Mexicali | Colección de Tesis | TA165 R43 2024 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | MXL125117 |
Navegando Biblioteca Central Mexicali Estantes, Código de colección: Colección de Tesis Cerrar el navegador de estanterías (Oculta el navegador de estanterías)
Doctorado en Ciencias
Tesis (Doctorado) - - Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2024
Incluye referencias bibliográficas.
En este trabajo se aborda la detección espacial de objetos para la nave-
gación autónoma mediante la combinación de la visión estereoscópica y la
detección de objetos. Tradicionalmente, la visión estereoscópica utiliza ma-
pas de disparidad, pero estos métodos son computacionalmente intensivos.
Se propone un nuevo algoritmo de coincidencia de plantillas, SoRA, diseña-
do para aplicaciones en tiempo real, con tiempos de ejecución más rápidos y
menor costo computacional. Los experimentos muestran que SoRA supera a
métodos existentes, manteniendo la precisión con una reducción significativa
en el costo computacional, lo que lo hace ideal para la detección espacial de
objetos en la navegación autónoma. Además, se presenta un método innova-
dor de calibración de cámaras para mejorar la precisión en la estimación de
la profundidad en sistemas de visión estereoscópica. Este método aborda la
distorsión de la lente y la orientación relativa de las cámaras, siendo robusto
a variaciones de iluminación. Los experimentos muestran mejoras sustan-
ciales en la precisión de la estimación de profundidad en comparación con
métodos convencionales. Los experimentos de la combinación del sistema
de visión estereoscópica y el algoritmo de detección de objetos demuestran
la capacidad del sistema para ser aplicado en el contexto de la navegación
autónoma. En conjunto, esta investigación aporta eficientes algoritmos para
la detección de objetos y la calibración de sistemas de visión estereoscópica,
mejorando las capacidades de la navegación autónoma.
