{"id":18140,"date":"2023-03-16T11:23:56","date_gmt":"2023-03-16T10:23:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.muchoneumatico.com\/blog\/?p=18140"},"modified":"2023-03-16T11:23:56","modified_gmt":"2023-03-16T10:23:56","slug":"inteligencia-artificial-sistemas-adas-camaras-parabrisas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.muchoneumatico.com\/blog\/seguridad\/inteligencia-artificial-sistemas-adas-camaras-parabrisas\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y sistemas ADAS: as\u00ed las c\u00e1maras del parabrisas ven el mundo"},"content":{"rendered":"

Los sistemas ADAS<\/a><\/span> necesitan de \u201cojos\u201d que vean lo que sucede alrededor del coche y recojan esa informaci\u00f3n para que los procesadores del veh\u00edculo puedan realizar un reconocimiento fiable del entorno y actuar en consecuencia. Esos \u201cojos\u201d son c\u00e1maras y sensores, la mayor\u00eda de los cuales est\u00e1n instalados en el parabrisas<\/strong>. No hay que olvidar que cuando se sustituye un parabrisas, hay que desmontar las c\u00e1maras del cristal roto y montarlas en el nuevo. Una vez instalados, estos sensores han de ser recalibrados para asegurar que apuntan al lugar exacto al que deben, funcionan con la m\u00e1xima precisi\u00f3n y proporcionan la informaci\u00f3n correcta.<\/p>\n

El presente de las c\u00e1maras del parabrisas<\/h2>\n

Pero, \u00bfc\u00f3mo ve realmente un coche el mundo que le rodea, cu\u00e1l es el proceso que le permite identificar, por ejemplo, a un peat\u00f3n cruzando la calzada? Xavier Mart\u00ednez, nos lo explica. \u201cLa c\u00e1mara frontal que va instalada en el parabrisas<\/a><\/span> tiene un papel clave y permite que el coche detecte objetos y personas de forma fiable en todo momento<\/strong>, a trav\u00e9s de procesamientos cl\u00e1sicos de im\u00e1genes, combinados con m\u00e9todos de inteligencia artificial. Para que sea \u00fatil y pueda ayudar al conductor, tiene que ser m\u00e1s r\u00e1pida que el conductor en la detecci\u00f3n y alerta de obst\u00e1culos\u201d, asegura Xavier Mart\u00ednez.<\/p>\n

\"Inteligencia<\/p>\n

Para conseguir que un coche haga un reconocimiento eficaz y r\u00e1pido de las situaciones de riesgo<\/a><\/span> de su entorno este proceso se realiza a trav\u00e9s de tres rutas. Este enfoque multiruta persigue, por un lado, conseguir la mayor velocidad de reconocimiento, porque cada d\u00e9cima de segundo que pasa, el coche avanza una distancia; lo que se consigue con la menor generaci\u00f3n de datos y de c\u00e1lculos posible<\/strong>. Hay que tener en cuenta una c\u00e1mara RGB de 1MP que funcione a 15 FPS genera aproximadamente 59 megabytes por segundo para procesar.<\/strong><\/p>\n

Por un lado, la c\u00e1mara reconoce, a trav\u00e9s de algoritmos preprogramados, la apariencia de categor\u00edas de objetos t\u00edpicos como coches, motos<\/a><\/span>, peatones, ciclistas<\/a><\/span> o marcas viales. Para cada objeto a detectar se elaboran a mano algoritmos tradicionales de visi\u00f3n artificial, que analizan las direcciones de los bordes dentro de una imagen para tratar de describir objetos. Por otro lado, la c\u00e1mara emplea la Estructura del movimiento SfM (Structure from Motion), para reconocer objetos con un seguimiento del movimiento de los p\u00edxeles asociados.<\/strong><\/p>\n

El papel de la inteligencia artificial<\/h2>\n

\"Inteligencia<\/p>\n

La tercera ruta se realiza con inteligencia artificial,<\/strong> con t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo (deep learning) mediante la utilizaci\u00f3n de redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en ingl\u00e9s), que consiguen realizar una segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica de los elementos de una imagen. La CNN es un tipo de red neuronal artificial con aprendizaje supervisado, que imita la visi\u00f3n del ojo humano para identificar los objetos a trav\u00e9s de sus caracter\u00edsticas. Esta red neuronal<\/a> va aplicando capas jerarquizadas a una imagen. Las primeras capas detectan los elementos m\u00e1s sencillos, como l\u00edneas y curvas, que gradualmente se van especializando hasta reconocer m\u00e1s formas complejas. <\/strong><\/p>\n

Esta red neuronal ha sido entrenada con decenas de miles de im\u00e1genes, (en el caso de los sistemas ADAS, de todo tipo de situaciones de tr\u00e1fico) para reconocer las caracter\u00edsticas \u00fanicas de cada objeto y poder generalizarlo. Gracias a ello puede reconocer como un peat\u00f3n a una persona, independientemente de su postura<\/strong> (de pie, sentado, de frente de lado\u2026), posici\u00f3n (de pie, saltando, caminando\u2026), vestimenta\u2026<\/p>\n

La gran ventaja de la inteligencia artificial<\/a><\/span> es que no est\u00e1 programada, est\u00e1 entrenada. La detecci\u00f3n de objetos no se hace a trav\u00e9s de la codificaci\u00f3n manual de un algoritmo, sino que las redes neuronales profundas permiten que las caracter\u00edsticas de un objeto se aprendan autom\u00e1ticamente a partir de ejemplos de entrenamiento. Esto permite al coche detectar, por ejemplo, veh\u00edculos estacionados en \u00e1ngulos \u201cextra\u00f1os\u201d o peatones con partes de su cuerpo ocultas entre coches. Tambi\u00e9n puede diferenciar la superficie de la calzada, cuando las l\u00edneas no son visibles,\u00a0<\/strong> \u201cleyendo\u201d otras caracter\u00edsticas indicativas como el cambio de color y superficie del asfalto a la grava, que haya se\u00f1ales verticales o veh\u00edculos estacionados.<\/p>\n

\"Inteligencia<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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