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Tecnologías: Tecnología de los sistemas de transporte

Emplean la visión artificial en el seguimiento de matrículas

El Grupo de Visión del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática (DISA) de la Universidad de Valladolid aplica la visión artificial, tecnología que hace uso de cámaras de vídeo y de la informática para procesar imágenes digitales capturadas, en el seguimiento de matrículas lo que facilita, por ejemplo, la detección de vehículos que están siendo buscados o han sido robados. Según Eusebio de la Fuente, miembro del grupo, la placa es localizada en la imagen tomada mediante un algoritmo de búsqueda de rectas.

Emplean la visión artificial en el seguimiento de matrículas

Sistema para el reconocimiento de matrículas desarrollado por el Grupo de Visión. Foto: DICYT.

DiCYT | 02 marzo 2010 18:35

Según Eusebio de la Fuente, miembro del Grupo de Visión del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática (DISA) de la Universidad de Valladolid, con la nueva tecnología “se corrige automáticamente la distorsión debida a la perspectiva, antes de pasar a reconocer los caracteres de la matrícula”.

Se trata de una aplicación mucho más amplia que el mero reconocimiento para la vigilancia de accesos, donde la lectura de las placas se lleva a cabo de una manera más controlada. “El sistema que se está desarrollando debe localizar las placas en condiciones mucho más desfavorables y proceder a su reconocimiento”, destaca el investigador.

En la misma línea, diseñan una aplicación que tiene por objeto asistir en la conducción de vehículos automóviles. El sistema avisa instantáneamente de cualquier deriva del vehículo atendiendo a las líneas de la carretera, para evitar accidentes debidos al sueño o despistes momentáneos.

“Lo que se pretende es que el coche de un aviso, emita algún sonido o vibración en el volante, cuando vea que se está saliendo del carril. Las líneas aparecen verdes en la imagen y cuando se apartan de la trayectoria se ponen rojas, lo que puede ser útil como sistema de alerta”, asegura el experto, quien añade que ya existen otros sistemas similares que no están basados en cámaras, sino que leen directamente que la línea blanca pase por debajo del coche, lo que funciona “bastante bien”.

Una de las aplicaciones de la visión artificial al tráfico se centra en el seguimiento de trayectorias de vehículos. El grupo ha implementado un sistema que permite detectar retenciones, infracciones en los cruces o vehículos que circulan en sentido contrario. Así, se trata de “monitorizar las infracciones” en situaciones como el paso de cruces, la invasión de carriles o la trayectoria de motocicletas. En el mismo sentido, “es posible contabilizar el número de vehículos que pasan por una vía o si el tráfico está detenido para generar alarmas automáticamente”.

Más de tres años de trabajo

El grupo inició esta línea de investigación hace algo más de tres años, consciente de las posibilidades de la visión artificial fuera del ámbito puramente industrial, en el que han trabajado en campos como la detección de fallos en piezas brillantes, el guiado de robots o la inspección de productos. Según precisa el investigador, en la visión artificial “Una cámara actúa como un ojo, el iris corresponde al diafragma, la retina al sensor y el cristalino a la lente, que permite alejar o acercar la cámara del objeto para conseguir un buen enfoque”.

No obstante, frente a la visión humana, la artificial depende mucho de las condiciones lumínicas, puesto que “no puede adaptarse a los cambios como el ojo humano”. Por ello, su mayor uso se encuentra en el campo de la industria, donde puede determinarse una iluminación estable.

El experto asegura que la visión artificial ha experimentado un “impulso fuerte” en los últimos años, en gran parte por el aumento de la potencia de los ordenadores y el precio de las cámaras, “que se ha abaratado mucho”. Como resultado, la investigación en visión artificial “se ha sacado fuera de los laboratorios” y se han desarrollado aplicaciones “que funcionan realmente”.

Localización: Castilla y León
Fuente: DiCYT
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