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Título : Algoritmo de procesamiento de imágenes para señales de tránsito
Otros títulos : Revista Aristas: Ciencia básica y aplicada
Autor : López-Montiel, Miguel
Rubio, Yoshio
Sánchez, Moisés
Orozco Rosas, Ulises
Otros Autores: CETYS Universidad
Palabras clave : Aprendizaje automático;Aprendizaje profundo;Redes neuronales convolucionales;CLAHE;Operación morfológica
Sede: Sistemas
Fecha de publicación : 2019
Citación : 7;14
Resumen : Este trabajo aborda el problema de clasificar las señales de tránsito relacionadas con límites de velocidad. Se emplea un algoritmo de preprocesamiento para adecuar y mejorar las características relevantes de la imagen, para este caso, los números que representan los límites de velocidad. El preprocesamiento inicia realizando un escalamiento de la imagen para ajustar al tamaño que se requiere en la entrada de la red neuronal convolucional. Además, se mejora la propiedad del contraste empleando el algoritmo de CLAHE para ajustar esta propiedad, debido a que este parámetro influye al momento de clasificar las señales. También se mejoran las propiedades donde se encuentran los números en las señales de transito, resaltando los números como las características mas relevantes de la señal utilizando las operaciones morfológicas de erosión para eliminar ruido de la imagen y de dilatación para amplificar las propiedades del objeto de interés. En la etapa de procesamiento se utiliza una red neuronal convolucional para la clasificación de las señales. Al analizar los resultados obtenidos se observa una mejoría cuando se utiliza la etapa de preprocesamiento. Se puede concluir que el preprocesamiento de imágenes es una etapa fundamental para acondicionar las entradas para un clasificador.
metadata.dc.description.url: http://fcqi.tij.uabc.mx/usuarios/revistaaristas/numeros/N14/15.pdf
URI : https://repositorio.cetys.mx/handle/60000/581
ISSN : 2007-9478
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