Publication: Pedestrian detection in far infrared images
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Publication date
2013
Defense date
2014-01-17
Authors
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Journal Title
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Publisher
Abstract
Detection of people in images is a relatively new field of research, but has been widely accepted. The applications are multiple, such as self-labeling of large databases, security systems and pedestrian detection in intelligent transportation systems. Within the latter, the purpose of a pedestrian detector from a moving vehicle is to detect the presence of people in the path of the vehicle. The ultimate goal is to avoid a collision between the two. This thesis is framed with the advanced driver assistance systems, passive safety systems that warn the driver of conditions that may be adverse. An advanced driving assistance system module, aimed to warn the driver about the presence of pedestrians, using computer vision in thermal images, is presented in this thesis. Such sensors are particularly useful under conditions of low illumination.The document is divided following the usual parts of a pedestrian detection system: development of descriptors that define the appearance of people in these kind of images, the application of these descriptors to full-sized images and temporal tracking of pedestrians found. As part of the work developed in this thesis, database of pedestrians in the far infrared spectrum is presented. This database has been used in developing an evaluation of pedestrian detection systems as well as for the development of new descriptors. These descriptors use techniques for the systematic description of the shape of the pedestrian as well as methods to achieve invariance to contrast, illumination or ambient temperature. The descriptors are analyzed and modified to improve their performance in a detection problem, where potential candidates are searched for in full size images. Finally, a method for tracking the detected pedestrians is proposed to reduce the number of miss-detections that occurred at earlier stages of the algorithm.
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La detecciĂłn de personas en imágenes es un campo de investigaciĂłn relativamente nuevo, pero que ha tenido una amplia acogida. Las aplicaciones son mĂşltiples, tales como auto-etiquetado de grandes bases de datos, sistemas de seguridad y detecciĂłn de peatones en sistemas inteligentes de transporte. Dentro de este Ăşltimo, la detecciĂłn de peatones desde un vehĂculo mĂłvil tiene como objetivo detectar la presencia de personas en la trayectoria del vehĂculo. EL fin Ăşltimo es evitar una colisiĂłn entre ambos. Esta tesis se enmarca en los sistemas avanzados de ayuda a la conducciĂłn; sistemas de seguridad pasivos, que advierten al conductor de condiciones que pueden ser adversas. En esta tesis se presenta un mĂłdulo de ayuda a la conducciĂłn destinado a advertir de la presencia de peatones, mediante el uso de visiĂłn por computador en imágenes tĂ©rmicas. Este tipo de sensores resultan especialmente Ăştiles en condiciones de baja iluminaciĂłn. El documento se divide siguiendo las partes habituales de una sistema de detecciĂłn de peatones: desarrollo de descriptores que defina la apariencia de las personas en este tipo de imágenes, la aplicaciĂłn de estos en imágenes de tamano completo y el seguimiento temporal de los peatones encontrados. Como parte del trabajo desarrollado en esta tesis se presenta una base de datos de peatones en el espectro infrarrojo lejano. Esta base de datos ha sido utilizada para desarrollar una evaluaciĂłn de sistemas de detecciĂłn de peatones, asĂ como para el desarrollo de nuevos descriptores. Estos integran tĂ©cnicas para la descripciĂłn sistemática de la forma del peatĂłn, asĂ como mĂ©todos para la invariancia al contraste, la iluminaciĂłn o la temperatura externa. Los descriptores son analizados y modificados para mejorar su rendimiento en un problema de detecciĂłn, donde se buscan posibles candidatos en una imagen de tamano completo. Finalmente, se propone una mĂ©todo de seguimiento de los peatones detectados para reducir el nĂşmero de fallos que se hayan producido etapas anteriores del algoritmo.
La detecciĂłn de personas en imágenes es un campo de investigaciĂłn relativamente nuevo, pero que ha tenido una amplia acogida. Las aplicaciones son mĂşltiples, tales como auto-etiquetado de grandes bases de datos, sistemas de seguridad y detecciĂłn de peatones en sistemas inteligentes de transporte. Dentro de este Ăşltimo, la detecciĂłn de peatones desde un vehĂculo mĂłvil tiene como objetivo detectar la presencia de personas en la trayectoria del vehĂculo. EL fin Ăşltimo es evitar una colisiĂłn entre ambos. Esta tesis se enmarca en los sistemas avanzados de ayuda a la conducciĂłn; sistemas de seguridad pasivos, que advierten al conductor de condiciones que pueden ser adversas. En esta tesis se presenta un mĂłdulo de ayuda a la conducciĂłn destinado a advertir de la presencia de peatones, mediante el uso de visiĂłn por computador en imágenes tĂ©rmicas. Este tipo de sensores resultan especialmente Ăştiles en condiciones de baja iluminaciĂłn. El documento se divide siguiendo las partes habituales de una sistema de detecciĂłn de peatones: desarrollo de descriptores que defina la apariencia de las personas en este tipo de imágenes, la aplicaciĂłn de estos en imágenes de tamano completo y el seguimiento temporal de los peatones encontrados. Como parte del trabajo desarrollado en esta tesis se presenta una base de datos de peatones en el espectro infrarrojo lejano. Esta base de datos ha sido utilizada para desarrollar una evaluaciĂłn de sistemas de detecciĂłn de peatones, asĂ como para el desarrollo de nuevos descriptores. Estos integran tĂ©cnicas para la descripciĂłn sistemática de la forma del peatĂłn, asĂ como mĂ©todos para la invariancia al contraste, la iluminaciĂłn o la temperatura externa. Los descriptores son analizados y modificados para mejorar su rendimiento en un problema de detecciĂłn, donde se buscan posibles candidatos en una imagen de tamano completo. Finalmente, se propone una mĂ©todo de seguimiento de los peatones detectados para reducir el nĂşmero de fallos que se hayan producido etapas anteriores del algoritmo.
Description
Keywords
Pedestrian detection, Computer vision, Infrared images, Intelligent vehicles