Buscar en
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
Toda la web
Inicio Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI Fusión de Escáner Laser y Visión por Computador para la Detección de Peatone...
Información de la revista
Vol. 12. Núm. 2.
Páginas 218-229 (Abril - Junio 2015)
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
3404
Vol. 12. Núm. 2.
Páginas 218-229 (Abril - Junio 2015)
Open Access
Fusión de Escáner Laser y Visión por Computador para la Detección de Peatones en Entornos Viarios
Laser Scanner and Computer Vision fusion for pedestrian detection in road environments
Visitas
3404
F. Garcia1,
Autor para correspondencia
fegarcia@ing.uc3m.es

Autor para correspondencia.
, A. Ponz, D. Martín, J.M. Armingol, A. de la Escalera
Laboratorio de Sistemas Inteligentes. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad Carlos III de Madrid, Calle Butarque 15, 28911, Leganés, Madrid, España
Este artículo ha recibido

Under a Creative Commons license
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Resumen

Los Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción, conocidos por sus siglas en inglés (ADAS), basados en tecnologías de la información, requieren sistemas capaces de detectar a los diferentes usuarios de la vía. Debido a la particularidad de estas aplicaciones, estas detecciones han de ser fiables y precisas. Esta elevada exigencia hace que esta tarea sea difícilmente completada mediante un único sensor, es por eso que la fusión sensorial se vuelve cada vez más necesaria y común en este tipo de aplicaciones. En el presente trabajo se propone un sistema de fusión sensorial, basado en dos sensores comunes en aplicaciones de sistemas inteligentes de transporte (escáner láser y visión por computador). El sistema, basado en fusión de alto nivel, detecta los peatones utilizando la información de cada sensor por separado en las etapas de bajo nivel y fusiona las detecciones empleando sistemas de seguimiento y estimación de movimiento altamente eficaces. En la primera detección de bajo nivel, basada en escáner láser, se buscará el patrón de peatones en movimiento; posteriormente, empleando el método de las características tipo HOG, se detectarán los peatones mediante visión por computador. Finalmente, se fusionarán ambas detecciones a nivel alto y se estimará su movimiento basado en filtros de estimación: Filtros de Kalman clásico (KF) y Unscentered (UKF).

Palabras clave:
Fusión de Información
Visión por Computador
Máquinas Inteligentes
Vehículos
Detección de Obstáculos.
Abstract

The Advanced Driver Assistance Systems, known as ADAS, require algorithms able to detect and identify the different users in the road. Due to the demanding requirements of these applications, these algorithms should be reliable and precise. Such tasks are difficult to be accomplished by a single sensor, thus the fusion of different data sources is mandatory in order to fulfill these strong requirements.

The present work proposes a data fusion system, based on two common sensors in intelligent transport systems (scanner laser and computer vision). The system, based on high level data fusion, detects pedestrians using each sensor independently, and information is fused later using highly efficient tracking and estimation algorithms.

The first step, based on laser scanner, detects pedestrians using a pattern matching approach. Later, by means of Histogram of Oriented Gradients (HOG) algorithm, pedestrians are detected based on computer vision. Finally, both detections are fused at high level, and the movement of the pedestrians is estimated according to both Kalman Filter (KF) and Unscentered Kalman Filter (UKF) approaches.

Keywords:
Data Fusion
Computer Vision
Intelligent Machines
Vehicles
Obstacle Detection.
Referencias
[Bertozzi, 2009]
Bertozzi, M., Broggi, et. al., 2009. Multi Stereo-based Pedestrian Detection by means of Daylight and Far Infrared Cameras. In: R. I. Hammoud (Ed.),. Object Tracking and Classification Beyond the Visible Spectrum. Springer-Verlag. pp. 371-401.
[Blackman and Popoli, 1999]
S. Blackman, R. Popoli.
Design and Analysis of Modern Tracking Systems. Norwood MA.
Artech House. Artech House, (1999),
[Blackman, 1986]
S.S. Blackman.
Multiple-Target Tracking with Radar Application. Dedham MA Artech House Inc.
Artech House, (1986),
[Broggi et al., 2008]
A. Broggi, P. Cerri, S. Ghidoni, P. Grisleri, H.G. Jung.
Localization and Analysis of Critical Areas in Urban Scenarios.
In IEEE Intelligent Vehicles Symposium, (2008), pp. 1074-1079
[Dalal and Triggs, 2005]
N. Dalal, B. Triggs.
Histograms of Oriented Gradients for Human Detection.
Computer Vision and Pattern Recognition, 2005., 1 (2005), pp. 886-893
[Direccion General de Tráfico, 2011]
Direccion General de Tráfico, 2011. Anuario Estadístico de General. Dirección General de Tráfico. Ministerio del Interior. (D. G. de Tráfico, Ed.). Madrid.
[Fan et al., 2013]
X. Fan, S. Mittal, T. Prasad, S. Saurabh, H. Shin.
Pedestrian Detection and Tracking Using Deformable Part Models and Kalman Filtering.
Journal of Communication and Computer, 10 (2013), pp. 960-966
[García et al., 2011]
F. García, F. Jiménez, J.E. Naranjo, F. Aparicio, J.G. Zato, a. Escalera, D. La.
Laser Scanner Como Sistema de Detección de Entornos Viales.
Revista Iberoamericana de Automática E Informática Industrial, 8 (2011), pp. 44-53
[Highway Capacity and Manual, 2000]
Highway Capacity Manual. 2000, 2000. Board. Transportation Research Board, National Academy of Sciences.
[Hwang et al., 2007]
J.P. Hwang, S.E. Cho, K.J. Ryu, S. Park, E. Kim.
Multi- Classifier Based LIDAR and Camera Fusion.
IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ITSC, 467-472. DOI:10.1109/ITSC. 2007., (2007), pp. 4357683
[Kohler, 1997]
M. Kohler.
Using the Kalman Filter to track Human Interactive Motion - Modelling and Initialization of the Kalman Filter for Translational Motion, (1997),
[Li et al., 2013]
D. Li, L. Xu, E.D. Goodman, Y. Xu, Y. Wu.
Integrating a Statistical Background-Foreground Extraction Algorithm and SVM Classifier for Pedestrian Detection and Tracking.
Integrated Computer-Aided Engineering, 20 (2013), pp. 201-216
[Ludwig et al., 2011]
O. Ludwig, C. Premebida, U. Nunes, R. Ara.
Evaluation of Boosting- SVM and SRM-SVM Cascade Classifiers in Laser and Vision-based Pedestrian Detection.
In IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ITSC., (2011), pp. 1574-1579
[Pérez Grassi et al., 2010]
A. Pérez Grassi, V. Frolov, F. Puente León.
Information fusion to detect and classify pedestrians using invariant features.
Information Fusion, 12 (2010), pp. 284-292
[Premebida et al., 2009]
C. Premebida, O. Ludwig, U. Nunes.
LIDAR and Vision-Based Pedestrian Detection System.
Journal of Field Robotics, 26 (2009), pp. 696-711
[Premebida et al., 2010]
C. Premebida, O. Ludwig, M. Silva, U. Nunes.
A Cascade Classifier applied in Pedestrian Detection using Laser and Image-based Features.
IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ITSC, (2010), pp. 1153-1159
[Premebida et al., 2007]
C. Premebida, G. Monteiro, U. Nunes, P. Peixoto.
A Lidar and Vision- based Approach for Pedestrian and Vehicle Detection and Tracking.
IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ITSC, 1044-1049. DOI:10.1109/ITSC. 2007., (2007), pp. 4357637
[Premebida and Nunes, 2013]
C. Premebida, U.J.C. Nunes.
Fusing LIDAR Camera and Semantic Information: A context-based approach for pedestrian detection.
The International Journal of Robotics Research, (2013),
[Schneider and Gavrila, 2013]
N. Schneider, D.M. Gavrila.
Pedestrian Path Prediction with Recursive Bayesian Filters: A Comparative Study.
In Pattern Recognition Springer, (2013), pp. 174-183
[Skehill et al., 2005]
R.J. Skehill, M. Barry, S. Mcgrath.
Mobility Modelling with Empirical Pedestrian and Vehicular Traffic Characteristics.
WSEAS Transactions on Communications, 4 (2005),
[Spinello and Siegwart, 2008]
L. Spinello, R. Siegwart.
Human Detection Using Multimodal and Multidimensional Features.
2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation, (2008), pp. 3264-3269
[Still, 2000]
G.K. Still.
Crowd dynamics Philosophy.
University of Warwick, (2000),
[Szarvas and Sakai, 2006]
M. Szarvas, U. Sakai.
Real-time Pedestrian Detection Using. LIDAR and Convolutional Neural Networks.
In EEE Intelligent Vehicles Symposium., (2006), pp. 213-218

www.uc3m.es/islab

Copyright © 2013. EA
Opciones de artículo
Herramientas