Resumen

La detección multivehículo basada en visión desempeña un papel importante en los Sistemas de Advertencia de Colisión Frontal (FCWS) y los Sistemas de Detección de Punto Ciego (BSDS). El rendimiento de estos sistemas depende de la capacidad en tiempo real, la precisión y la robustez de los métodos de detección de vehículos. Para mejorar la precisión del algoritmo de detección de vehículos, proponemos un algoritmo de detección de vehículos basado en fusión de múltiples características utilizando la integral de Choquet. Este algoritmo divide el problema de detección de vehículos en dos fases: medida de similitud de características y fusión de múltiples características. En la fase de medida de similitud de características, primero proponemos un método de detección de vehículos basado en las luces traseras, y luego se define la medida de similitud de características de las luces traseras del vehículo. En segundo lugar, combinando con la definición de la integral de Choquet, se definen la medida de similitud de

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Visión; Detección de múltiples vehículos; Algoritmo de detección de vehículos; Integral de Choquet; Medida de similitud de características; Fusión de múltiples características
• Keywords:Vision; Multivehicle detection; Vehicle detection algorithm; Choquet integral; Feature similarity measure; Multifeature fusion