Resumen

La detección de logotipos de vehículos a partir de imágenes captadas por cámaras de vigilancia es un paso importante hacia el reconocimiento de vehículos, necesario para muchas aplicaciones en sistemas de transporte inteligentes y vigilancia automática. La tarea supone un reto si se tiene en cuenta el pequeño tamaño de los logotipos y la gran variabilidad de formas, colores e iluminación. Se propone un enfoque de detección de logotipos de vehículos rápido y fiable que sigue el mecanismo de atención visual de la visión humana. Dos pasos previos a la detección del logotipo, es decir, la detección de la región del vehículo y una segmentación de RoI pequeño, focalizan rápidamente un objetivo de logotipo pequeño. Se propone un algoritmo Adaboost mejorado, junto con dos tipos de características de Haar y HOG, para detectar vehículos. Un RoI que cubre logotipos se segmenta basándose en nuestro conocimiento previo sobre la posición de los logotipos en relación con las matrículas, que pueden localizarse con precisión a partir de imágenes frontales de vehículos. Un clasificador en cascada de dos etapas procede con el RoI segmentado, utilizando un híbrido de Adaboost Suave y Máquina de Vectores de Soporte (SVM), lo que resulta en un posicionamiento preciso del logotipo. Se llevaron a cabo experimentos exhaustivos para verificar la eficacia del esquema propuesto.

• Materias:Ingeniería electrónica Radares Codificación de video Sistemas de comunicación Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Radars Video Coding Communication systems Data processing
• Palabras claves:logotipos, método fiable de detección de logotipos de vehículos, procedimiento de clasificación en cascada por etapas, máquina de vectores soporte, detección de logotipos de vehículos, algoritmo adaboost mejorado, imágenes frontales de vehículos, sistemas de transporte inteligentes, posicionamiento preciso de logotipos, pasos previos a la detección de logotipos
• Keywords:logos, reliable vehicle logo detection approach, stage cascade classier proceeds, support vector machine, vehicle logo detection, enhanced adaboost algorithm, frontal vehicle images, intelligent transportation systems, precise logo positioning, prelogo detection steps