Resumen

Hoy en día se han introducido muchos sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) basados en cámaras para ayudar a los conductores y garantizar su seguridad en diversas condiciones de conducción. Uno de los problemas a los que se enfrentan los conductores es la pérdida de visibilidad de la escena y el menor contraste cuando conducen en condiciones de niebla. En este artículo, presentamos un enfoque novedoso para proporcionar una solución a este problema mediante el empleo de redes neuronales profundas. Asumimos que la niebla en una imagen puede ser modelada matemáticamente por una función compleja desconocida y utilizamos la red neuronal profunda para aproximar el modelo matemático correspondiente para la niebla. Las ventajas de nuestra técnica son las siguientes (i) su funcionamiento en tiempo real y (ii) estar basada en una entrada mínima, es decir, una sola imagen, y mostrar robustez/generalización para varios datos de imagen no vistos. Los experimentos realizados con varias imágenes sintéticas indican que nuestra técnica propuesta tiene la capacidad de aproximar razonablemente la función de niebla correspondiente y eliminarla para mejorar la visibilidad y la seguridad.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:sistemas avanzados de asistencia al conductor, varios datos de imágenes no vistos, red neuronal profunda, redes neuronales profundas, función compleja desconocida, varias condiciones de conducción, varias imágenes sintéticas, conductores, niebla, seguridad
• Keywords:advanced driver assistance systems, various unseen image data, deep neural network, deep neural networks, unknown complex function, various driving conditions, various synthetic images, drivers, fog, safety