Pedestrian detection in far infrared images

Olmeda, Daniel; Premebida, Cristiano; Nunes, Urbano; Armingol, José María; Escalera, Arturo de la

doi:10.3233/ica-130441

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“…En la segunda categoría están las redes neuronales convolucionales (CNN) [2,8,11,34,38], con sus distintas arquitecturas, como son R-CNN [40], Fast R-CNN [41] y Faster R-CNN [12,15].…”

Section: Clasificación De Peatones Sobre Imágenes En El Infrarrojo Leunclassified

“…Los sistemas de detección de peatones (SDP) son uno de los componentes tecnológicos más importantes que han surgido en los últimos años con el desarrollo de robótica móvil aplicada al sector automotriz y otras tecnologías similares destinadas a la seguridad vehicular [1], las cuales necesitan operar con altos estándares de calidad y tener una alta eficacia y precisión, debido a que su objetivo es proteger la vida humana a través de evitar que suceda un atropellamiento [2]. Varios informes, a nivel mundial, indican que los accidentes de tránsito generan altos costos materiales y humanos [3], donde los peatones tienen un alto porcentaje de accidentabilidad, llegando hasta el 22 % [4].…”

Section: Introductionunclassified

“…Por lo tanto, la detección de peatones es un tema de investigación activo y desafiante debido a la complejidad de la escena vial, la cual cambia constantemente debido a varios factores, por ejemplo, las condiciones atmosféricas contribuyen a una baja visibilidad y a un cambio permanente de la iluminación, las oclusiones generan información incompleta de la forma humana, la distancia perjudica la calidad de la información visual [1,6,7]. En la noche estos percances se magnifican debido a los ambientes de oscuridad [1,2,8,9].…”

Section: Introductionunclassified

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Detección de peatones en la noche usando Faster R-CNN e imágenes infrarrojas

Bravo¹,

Flores²

2018

ings

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En este artículo se presenta un sistema de detección de peatones en la noche, para aplicaciones en seguridad vehicular. Para este desarrollo se ha analizado el desempeño del algoritmo Faster R-CNN con imágenes en el infrarrojo lejano. Por lo que se constató que presenta inconvenientes a la hora de detectar peatones a larga distancia. En consecuencia, se presenta una nueva arquitectura Faster R-CNN dedicada a la detección en múltiples escalas, mediante dos generadores de regiones de interés (ROI) dedicados a peatones a corta y larga distancia, denominados RPNCD y RPNLD, respectivamente. Esta arquitectura ha sido comparada con los modelos para Faster R-CNN que han presentado los mejores resultados, como son VGG-16 y Resnet 101. Los resultados experimentales se han desarrollado sobre las bases de datos CVC-09 y LSIFIR, los cuales demostraron mejoras, especialmente en la detección de peatones a larga distancia, presentando una tasa de error versus FPPI de 16 % y sobre la curva Precisión vs. Recall un AP de 89,85 % para la clase peatón y un mAP de 90 % sobre el conjunto de pruebas de las bases de datos LSIFIR y CVC-09.

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“…En la segunda categoría están las redes neuronales convolucionales (CNN) [2,8,11,34,38], con sus distintas arquitecturas, como son R-CNN [40], Fast R-CNN [41] y Faster R-CNN [12,15].…”

Section: Clasificación De Peatones Sobre Imágenes En El Infrarrojo Leunclassified

Section: Introductionunclassified

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Detección de peatones en la noche usando Faster R-CNN e imágenes infrarrojas

Bravo¹,

Flores²

2018

ings

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“…In [7],a vision-based algorithm aimed at the detection of pedestrian has been presented, which is based on the localization of human shapes, size, ratio and symmetry, a distance refinement is performed using a simplified stereo-vision technique.The method is achieved on the ARGO vehicle.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Pedestrian Detection in Infrared Video Images

Wu¹,

Liu²

2015

Proceedings of the 2015 6th International Conference on Manufacturing Science and Engineering

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Abstract. This paper introduces a method to detect pedestrians in infrared video images and studies its application into intelligent video surveillance. As part of a far infrared thermometric system in public places, our algorithm is aimed at the detection of human bodies in fixed area. According to the characteristics of infrared imaging technology, pedestrian detection depends on the difference of infrared radiation between the human body and the environment. Detection is achieved by the extraction and recognition of simple features of pedestrians which reduces the complexity of tradition methods and avoids using quantities of samples for training classifier. Our method not only reduces noise effectively， but also reaches high detection rate(DR) and low fault detection rate(FDR). Experimental results are presented to demonstrate the excellent performance of our algorithms.

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“…Such is the case of a prototype based on RADAR, camera, and sensory fusion devised to warn of possible collisions [7]. This system is similar to that of cameras, sensors on windshields, and bumpers that other proposals such as Ford Mondeo, Mercedes S Class, or Nissan from the UC3M (Universidad Carlos III de Madrid) implement on cars [8,9]. However, these systems require the collaboration of the automotive industry to standardize and implement electronics on board.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Design, Modelling, and Implementation of a Fuzzy Controller for an Intelligent Road Signaling System

Domínguez

Sanguino

2018

Complexity

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Crossing points are not always 100% visible for drivers due to different factors (e.g., poor road maintenance, occlusion of vertical signs, and adverse weather conditions). USA estimated in 2015 the number of traffic accidents involving pedestrians and vehicles in 70,000 of whom 5,376 resulted in deceased people. To contribute in this field, this paper presents the design, implementation, and testing of a smart prototype system applied to pedestrian crossings-not regulated by semaphores-which try to reduce the accident rate on roads. The hardware and software system consists of a set of autonomous, intelligent, and wireless low-cost devices that generate a visual warning barrier perceived by drivers from a suitable distance when pedestrians traverse a crosswalk. In this way, drivers can reduce the speed of their vehicles and stop safely. The system's intelligence is carried out by a fuzzy controller that performs sensory fusion at both low level and high level with various types of sensors from local and neighboring devices. The tests conducted have determined an average success of 94.64% and a precision of 100%, thus corresponding with a very good test according to a ROC analysis. As a result, the system proposed has been patented and extended to international PCT.

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Pedestrian detection in far infrared images

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Detección de peatones en la noche usando Faster R-CNN e imágenes infrarrojas

Detección de peatones en la noche usando Faster R-CNN e imágenes infrarrojas

Pedestrian Detection in Infrared Video Images

Design, Modelling, and Implementation of a Fuzzy Controller for an Intelligent Road Signaling System

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