Caracterización de imágenes para aplicaciones en sistemas inteligentes

Abstract

Los sistemas autónomos requieren información de múltiples u diferentes sensores que le permitan interpretar y tomar decisiones durante su interacción. Uno de los sensores que proporcionan amplia información a los sistemas son las imágenes a color o en escala de grises. En este trabajo se presenta el procesamiento de diferentes tipos de imágenes con el fin de clasificar mamografías, reconstruir escenarios de interior o ayudar en la navegación autónoma. El primer caso de estudio involucra el análisis de mamografías para clasificar calcificaciones como benignas o no y en una segunda etapa clasificar el nivel de acuerdo con la escala estándar. El segundo caso muestra el uso de imágenes de profundidad entregadas por un sensor RGBD para la reconstrucción 3D de escenas de interior. El tercer caso describe el uso de imágenes color y en escala de grises para la detección y clasificación de objetos en un escenario urbano de exterior utilizando estrategias geométricas y redes neuronales convolucionales. Esta tarea se enfoca en la navegación autónoma de vehículos inteligentes, los cuáles detecten los bordes en el camino que transitan y los posibles obstáculos a su alrededor. Se describen los resultados de la caracterización de las diferentes imágenes como apoyo al desarrollo de sistemas inteligentes.