trabajo

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 11, NO. 1, FEB. 2013

609

Robust Line Detection in Video Oriented to
Robotic Navigation
G. Monte, Member, IEEE, N. Scarone, D. Marasco, W. Lagos and F. Pereira
Abstract— The estimate of roads in unstructured
environments has received special attention in the scientific
community in recent years. This paper presents algorithms for
detecting lines orobjects aligned for application in robotic
navigation or human driving assistance. The information
provided by a video camera is so rich that should be treated like
a multipurpose sensor. Then, applying sensor fusion techniques,
knowledge is inferred from the source. The algorithms presented
are based on the processing of notable points of monocular
images obtained by adaptive interpolationand are designed
keeping in mind the effective implementation. They are therefore
suitable for being executed in real time with low resources.
Results are presented on synthetic and real images in different
environmental conditions that validate the proposed algorithms.1
Keywords— Line detection, robotic
segmentation, real time video processing.

L

navigation,

image

I.INTRODUCCION

OS SENSORES proporcionan la interfase de los sistemas
con el mundo real. Ellos son cada vez más inteligentes ya
que incorporan inteligencia en el punto de medición. Los
microcontroladores “all inclusive” nos ofrecen todo lo que
necesitamos para convertir a un sensor en un transductor
inteligente. Además de esta migración de tecnología hacia el
punto de medición, la potencia deprocesamiento disponible
en estos días, ha permitido que otros elementos asuman el rol
de sensores al mutar su objetivo. Este es el caso de las
cámaras de video. La secuencia de imágenes de un video
proporciona tanta información que la salida no es más una
imagen
sino
información
multisensorial.
Mediante
procesamiento de imágenes se reconocen objetos, rostros,
personas, gestos, movimientos,colores, texturas y todo lo que
permite la riqueza de la información presente en una imagen.
Por ejemplo, en [1] se ofrece un sistema sensorial basado en
imágenes cuya salida es la cantidad de personas en el espacio
de observación. Las aplicaciones de este sistema son muy
interesantes como por ejemplo; ahorro energético, iluminación
inteligente, cuantificación del impacto de un producto paraestudios de marketing y para aplicaciones de seguridad.
El video agrega la dimensión temporal a las imágenes
resultando en una fuente de información de naturaleza diversa.
1
G. Monte. Universidad Tecnológica Nacional. Regional Neuquén,
gustavo.monte@ieee.org
N. Scarone. Universidad Tecnológica Nacional. Regional Neuquén,
gustavo.monte@ieee.org
D. Marasco. Universidad Tecnológica Nacional.Regional Neuquén,
gustavo.monte@ieee.org
W. Lagos.
Universidad Tecnológica Nacional. Regional Neuquén, ,
gustavo.monte@ieee.org
F. Pereira.
Universidad Tecnológica Nacional. Regional Neuquén, ,
gustavo.monte@ieee.org

Por ejemplo, analicemos la información que podría
suministrar una cámara de video enfocada en lo que ve el
conductor de un vehiculo en una ruta. Primero, promediando
elnivel de intensidad de los píxeles de la parte superior de la
imagen se podría determinar si la conducción es diurna,
nocturna o bajo condiciones de baja visibilidad. Segundo,
detectando líneas en las imágenes es posible estimar el punto
de fuga de la perspectiva, lo que es información para
determinar el patrón de manejo y para estimar la posición del
móvil dentro de la ruta. Tercero,observando la evolución
temporal de puntos notables de la imagen permitiría estimar la
velocidad del vehiculo y obtener información del tiempo de
manejo del conductor sin detenerse. Cuarto, el desplazamiento
del punto de fuga
en una dirección perpendicular al
desplazamiento de vehiculo proporciona información de la
irregularidad de la ruta que fusionado con la información de
velocidad podría...