Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/127647
Título : | Design of an image fusion object detection algorithm for the autonomous driving during adversarial weather conditions |
Autoría: | Tudela Debrigode, Guillem |
Director: | Casas-Roma, Jordi |
Tutor: | Lozano Bagén, Antonio |
Resumen : | Este trabajo diseña e implementa un algoritmo de detección de objetos basado solo en imágenes con el objetivo de ser usado en conducción autónoma ante situaciones climatológicas adversas, tales como la nieve, la niebla o la lluvia. Se empleará la base de datos DENSE tanto para el entrenamiento como por el testeig de los modelos. Basado en la arquitectura de los SSD, en primer lugar se estudia la precisión obtenida por cada uno de los sensores por separado, a continuación se estudian diferentes métodos para aumentar la precisión del modelo. Después se diseñan modelos basados en cada uno de los tres métodos de fusión de imágenes: la fusión basada en píxeles, la fusión de los sensores y la fusión de características. Para este último método se diseñarán los submodels de fusión intermedia y fusión tardía. Los modelos son evaluados y comparados entre si, y se concluye que el modelo con la mejor ratio entre precisión y rapidez de detección es el modelo basado con la fusión intermedia de las características. |
Palabras clave : | algoritmo detección objetes fusión de imagen conducción autónoma |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | ene-2021 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
guillemtdTFM0121memory.pdf | TFM memory | 2,93 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons