{"id":115300,"date":"2018-03-11T10:43:42","date_gmt":"2018-03-11T10:43:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metodos-de-vision-por-computador-para-localizacion-e-identificacion-de-objetos-y-texturas-en-exteriores\/"},"modified":"2018-03-11T10:43:42","modified_gmt":"2018-03-11T10:43:42","slug":"metodos-de-vision-por-computador-para-localizacion-e-identificacion-de-objetos-y-texturas-en-exteriores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/complutense-de-madrid\/metodos-de-vision-por-computador-para-localizacion-e-identificacion-de-objetos-y-texturas-en-exteriores\/","title":{"rendered":"Metodos de vision por computador para localizaci\u00f3n e identificaci\u00f3n de objetos y texturas en exteriores."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Sebastian Romeo Granados <\/strong><\/h2>\n<p>Introduccion en visi\u00f3n artificial se pueden diferenciar claramente dos tipos de escenarios en los que se obtienen las im\u00e1genes: entornos estructurados y entornos no estructurados. Los primeros est\u00e1n principalmente ubicados en la industria donde la mayor\u00eda de las variables externas son conocidas en todo momento y est\u00e1n perfectamente controladas. Por el contrario, en los entornos no controlados, las variables externas presentan un comportamiento aleatorio y no existe control alguno sobre ellas. Los entornos naturales pertenecen a este grupo de escenarios. El presente trabajo presenta una serie de algoritmos desarrollados para trabajar en este tipo de escenarios y en tiempo real.   objetivos 1.\tDise\u00f1ar estrategias de segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes en entornos no estructurados. 2.\tDise\u00f1ar los m\u00e9todos de identificaci\u00f3n de elementos relevantes en las im\u00e1genes. En las aplicaciones agr\u00edcolas son l\u00edneas de cultivo y rodales de malas hierbas. En la aplicaci\u00f3n involucrando superficies de agua, son barcos aut\u00f3nomos. 3.\tIdentificar las l\u00edneas de investigaci\u00f3n futuras. 4.\tDivulgar y difundir los resultados de la investigaci\u00f3n. conviene destacar el hecho de que todos los m\u00e9todos propuestos han sido ideados y desarrollados para su funcionamiento en tiempo real  contribuciones se describen cuatro algoritmos utilizados en distintos proyectos reales y un estudio realizado para la mejora de la precisi\u00f3n de los resultados. A continuaci\u00f3n describimos brevemente cada uno de ellos:  1.- Detecci\u00f3n autom\u00e1tica de l\u00edneas de cultivo. \tse trata de un algoritmo novedoso para detectar las l\u00edneas de ma\u00edz a partir de una imagen tomada por una c\u00e1mara ubicada en la parte frontal de un tractor que va recorriendo los cultivos. Su ventaja es la robustez en comparaci\u00f3n con el resto de algoritmos existentes, independientemente del estado de crecimiento de las plantas, la presencia de malas hierbas entrelineas o la ausencia de plantas de ma\u00edz en las propias l\u00edneas. Esta detecci\u00f3n es necesaria tanto para el guiado del propio tractor as\u00ed como para georreferenciar las zonas de malas hierbas.  2.- C\u00e1lculo de las coordenadas x-y de objetos en im\u00e1genes. \tse describe un m\u00e9todo para la ubicaci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes, es decir, para proporcionar sus coordenadas x-y respecto a un sistema de referencia elegido a nuestra conveniencia. Los objetos han de estar en superficies planas como por ejemplo agua, carreteras, suelos de edificios, etc. La ventaja de este m\u00e9todo es que no se necesita conocimiento alguno sobre los par\u00e1metros intr\u00ednsecos ni extr\u00ednsecos de la c\u00e1mara.  3.- Ajustes de la c\u00e1mara: precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n de l\u00edneas de cultivo y malas hierbas.  \tse exponen los resultados de un estudio realizado para la mejora de la resoluci\u00f3n de las im\u00e1genes y por tanto de la precisi\u00f3n en los resultados obtenidos. Dicha mejora consiste en determinar cu\u00e1l de las combinaciones entre altura de c\u00e1mara, \u00e1ngulo de inclinaci\u00f3n y distancia enfocada proporcionan la mayor resoluci\u00f3n. Por otro lado, presenta dos algoritmos desarrollados para la mejora de la calidad de las im\u00e1genes, el primero de ellos mediante el ajuste autom\u00e1tico del tiempo de exposici\u00f3n y el segundo mediante la correcci\u00f3n del vignetting.  4.- Sistema experto para la identificaci\u00f3n de verdes en im\u00e1genes agr\u00edcolas.  \tconsiste en un m\u00e9todo de segmentaci\u00f3n para la obtenci\u00f3n de p\u00edxeles verdes de una imagen. La contribuci\u00f3n de dicho m\u00e9todo frente a la utilizaci\u00f3n de otros m\u00e9todos existentes es su robustez.  5.- C\u00e1lculo autom\u00e1tico del umbral de porcentaje de verde. \tal operar en tiempo real, la segmentaci\u00f3n de las im\u00e1genes obtenidas por el tractor en su marcha por las l\u00edneas de cultivo ha de realizarse con la mayor velocidad posible. Para ello utilizamos el porcentaje de verde como par\u00e1metro para segmentar la imagen. El presente algoritmo expone una forma sencilla y precisa para el c\u00e1lculo en tiempo real de dicho umbral<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Metodos de vision por computador para localizaci\u00f3n e identificaci\u00f3n de objetos y texturas en exteriores.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Metodos de vision por computador para localizaci\u00f3n e identificaci\u00f3n de objetos y texturas en exteriores. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Sebastian Romeo Granados <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Complutense de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 25\/02\/2014<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jes\u00fas Manuel De La Cruz Garc\u00eda<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 Antonio L\u00f3pez orozco <\/li>\n<li>joaqu\u00edn Aranda almansa (vocal)<\/li>\n<li>Francisco Rovira m\u00e1s (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mar\u00eda Armingol moreno (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Sebastian Romeo Granados Introduccion en visi\u00f3n artificial se pueden diferenciar claramente dos tipos de escenarios en 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