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Título : Detección automática de peatones con diferentes variaciones
Autor: Aguirre Ruiz, Alejandro
Director(es): Fonnegra, Rubén
Briñez De León, Juan Carlos
Palabras claves: Seguridad vial
Sistemas inteligentes de transporte
Seguridad Peatonal
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
keywords: Convolutional Neural Networks
Road safety
Editorial : Institución Universitaria Pascual Bravo
Resumen: El reconocimiento de peatones es una tarea importante en la visión por computadora y en la seguridad vial. El objetivo es detectar la presencia de peatones en imágenes o videos y, en algunos casos, su posición y tamaño. Existen diversas técnicas para el reconocimiento de peatones, como el clasificador Haar Cascade, HOG + SVM y redes neuronales convolucionales (CNN). Estas técnicas pueden adaptarse a diferentes variaciones, como diferentes tamaños de ventana, escalas de imagen, ángulos de vista y resoluciones. La elección de la técnica adecuada dependerá de las necesidades específicas de la aplicación y de los recursos computacionales disponibles. El reconocimiento de peatones es fundamental para el desarrollo de sistemas de transporte inteligente, vehículos autónomos y aplicaciones de seguridad peatonal.
Abstract: Pedestrian recognition is a vital task in computer vision and traffic safety. The objective is to detect the presence of pedestrians in an image or video, and possibly their position and size. There are several common techniques for pedestrian recognition, such as the Haar Cascade Classifier, HOG + SVM, and Convolutional Neural Networks (CNN). These techniques can be adapted to different variations, such as different window sizes, image scales, viewing angles, and resolutions. The choice of the appropriate technique depends on the specific needs of the application and the available computational resources. Pedestrian recognition is crucial for developing intelligent transportation systems, autonomous vehicles, and pedestrian safety applications.
URI : https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/2015
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