Sistema de asistencia a la conducción mediante el procesamiento de imágenes procedentes de una dash-cam

Abstract

El objetivo de este trabajo ha sido el desarrollo de un sistema de asistencia a la conducción mediante el procesamiento de imágenes procedentes de una dash-cam. El proyecto ha intentado sentar las bases para un sistema genérico que detecte el entorno del vehículo que lo utiliza, detectando otros vehículos, señales de tráfico, personas, carriles, obstáculos, etc. Para la obtención de imágenes se utiliza una dash-cam, que no es más que una pequeña cámara situada en el salpicadero del vehículo. Estas cámaras se han hecho muy populares y son utilizadas en diversos países para grabar lo ocurrido en caso de accidente. Si bien en España estas imágenes no se admiten como prueba en un juicio, su uso no está prohibido. Nos encontramos ante un tema complejo en el que actualmente se encuentran trabajando grandes equipos de expertos del sector, bajo la tutela y los punteros recursos computacionales y económicos de empresas líder. Además, nos encontramos ante un sistema de tiempo real donde se ven comprometidas vidas humanas. Estos sistemas cumplen unas características a todos los niveles que necesitan de un gran número de recursos humanos, temporales y tecnológicos. Por ello, este proyecto persigue, más que lograr un sistema completamente funcional y apto para la vida real, servir de introducción a este campo de estudio y comprobar hasta qué punto la evolución de la tecnología permite que a día de hoy sea posible realizar un sistema de estas características con recursos de muy bajo coste y basados en software libre. Las principales aportaciones que pretende realizar este proyecto son las siguientes: • Desarrollo de un prototipo de asistencia a la conducción completo basado en imágenes tomadas pro una dash-cam. • Análisis y estudio de los diferentes métodos de detección de objetos disponibles basados en redes neuronales convolucionales, atendiendo tanto a su eficiencia computacional como a su tasa de acierto. • Análisis y estudio de métodos de detección de carreteras. Comparando métodos clásicos de visión por computador y redes neuronales. • Desarrollo modular de los componentes, de forma que puedan ser reutilizados en otros proyectos y basados en filosofía de software libre.

This project is about a driving assistant system using a dash-cam. This work tries to lay the foundations for a generic system which can detect the vehicle environment, such as other vehicles, pedestrians, obstacles or road lanes. To obtain images, a dash-cam is used. A dash-cam is a small camera located on the dashboard of the vehicle. These cameras have become very popular and are used in various countries to record what happened in case of an accident. Although in Spain these images are not admitted as evidence in a trial, their use is not prohibited. This work faces complex topics which are currently being investigated and developed by large teams of the best experts, using the best available technology and resources. In addition, this is a real time system where human lives are compromised. Building a real and ready to use system like this requires a huge amount of human, technological and temporary resources. For this reason, this project seeks, rather than achieving a fully functional and suitable system ready to use in real life, to serve as an introduction to this computer science field. It also pretends to verify how technology has evolved allowing to create such a complex system with very low cost and open source based resources. The main contributions that this project intends to achieve are the following: • Development of a complete driving assistance prototype based on images taken by a dashcam • Analysis and study of the different methods of detecting objects available in convolutional neural networks, taking into account both their computation efficiency and success rate. • Analysis and study of road lane detection, comparing classic methods of computer vision and neural networks. • Modular development of the components so that they can be reused in other projects, everything done with opensource tools.