Abstract
Los descriptores de características en 3D extraídos de nubes de puntos se han convertido en una fuente deinformación promisoria para muchas aplicaciones. Estas aplicaciones incluyen reconocimiento de objetos o formas,modelamiento de edificaciones, modelamiento de estructuras civiles, sistemas de navegación autónoma, etc.Considerando estas tendencias, este artículo presenta un sistema de clasificación de vehículos, basado en bolsade palabras, el cual extrae descriptores de características de imágenes de rango capturadas usando un láser SICKLMS200. Nuestro enfoque usa información visual para estimar la velocidad de los vehículos usando un filtro deKalman, esta estimación de la velocidad es usada para registrar los datos del láser y construir la nube de puntosde la escena. En este trabajo, un dataset fue capturado a partir de la nube de puntos del vehículo, su informaciónvisual, la estimación de la velocidad del vehículo y una etiqueta de la clase de vehículo. Usando este dataset, variosdescriptores de 3D fueron probados y árboles KD fueron empleados para acelerar el proceso de clasificación, esteúltimo realizado con la Bolsa de Palabras. En consecuencia, nuestro enfoque puede clasificar hasta nueve diferentesclases de vehículos; el desempeño del clasificador fue medido usando curvas tipo Precision –Recall.
Highlights
Today it is very important to know the number and type of vehicles on roadways
We suggest and Automatic vehicle classification systems (AVC) system which uses range information captured by a LMS200 laser sensor
The precision-recall curves depicted in Figure 3b and 3c showed the favorable performance of the bag of visual words classifier considering range images captured in outdoors and non-controlled environments
Summary
Today it is very important to know the number and type of vehicles on roadways. This information is used to record vehicular traffic data, which is a fundamental for Intelligent Transport Systems applications. AVC systems are used in many applications such as automatic tolls, bridge/tunnel clearance verification and road surveillance (Buch, Velastin & Orwell, 2011). Nowadays in Colombia, road tolls make their fee collection in two traditional ways; manually or by implementing the stop-and-go schema. These approaches have three main inconveniences to be known. There is the decrease of road lifespan at toll-free roads since motorists drive them ignoring the allowed weigh regulations these road have (INVIAS, 2013)
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