000			03105nam a22002897a 4500
003			MX-MeUAM
005			20240903105959.0
008			240826s2024 mx fo||d| 00| 0 spa d
040			_aMX-MeUAM _bspa _cMX-MeUAM
050		4	_aTA165 _bR43 2024
100	1		_aReal Moreno, Oscar _914516
245	1	0	_aDetección espacial de objetos utilizando un sistema de visión estereoscópica para navegación autónoma _h[recurso electrónico] / _cOscar Real Moreno ; director, Julio César Rodríguez Quiñonez ; codirector, Oleg Sergiyenko
260			_aMexicali, Baja California, _c2024
300			_a1 recurso en línea, 113 p. ; _bil. col., gráficas, fots.
500			_aDoctorado en Ciencias
502			_aTesis (Doctorado) - - Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2024
504			_aIncluye referencias bibliográficas.
520			_aEn 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.
650		7	_aIngeniería _xAparatos e instrumentos _vTesis y disertaciones académicas. _2lemb
650		7	_aDetectores _vTesis y disertaciones académicas. _2lemb
650		4	_aDetectores: diseño y construcción _vTesis y disertaciones académicas.
700	1		_aRodríguez Quiñonez, Julio César _edir. _914517
700	1		_aSergiyenko, Oleg, _ecodir. _9102 _d1969-
710	2		_aUniversidad Autónoma de Baja California. _bFacultad de Ingeniería
856	4		_uhttps://drive.google.com/file/d/16RgwWRtblRtzaoDmzasO_g-IcQEFoDXa/view?usp=sharing _zTesis digital
942			_cTESIS
999			_c268396 _d268395