Revista ELECTRO
Vol. 46 – Año 2024
Artículo
TÍTULO
Sistema para Detección de Objetos Mediante Visión Artificial Implementado en Arquitectura ARM para Aplicaciones de Navegación Autónoma
AUTORES
Beltrán-Valenzuela, N.J.; de Mateo-González, J.R.; Alcántara-Llanas, I.T.; González-Huitrón, V.A.; Rodríguez-Rangel, H.
RESUMEN
En la industria automotriz, las tecnologías de visión artificial y aprendizaje profundo han revolucionado la seguridad y la eficiencia de los vehículos, fomentando el desarrollo de sistemas de navegación autónoma. Este artículo presenta un sistema de detec ción de objetos implementado en una arquitectura ARM, utilizando una cámara RGB frontal para capturar imágenes del entorno. Las imágenes se serializan mediante Google Protocol Buffers y se transmiten a un módulo de cómputo usando eCAL (Enhanced Communicati on Abstraction Layer) como API de Protocol Buffers. El procesamiento de las imágenes se realiza mediante el algoritmo YOLO (You Only Look Once), conocido por su precisión y rapidez en la detección de objetos. Los resultados se despliegan en un monitor, per mitiendo una visualización de los objetos detectados. Esta implementación demuestra la viabilidad de utilizar arquitecturas ARM para aplicaciones de visión artificial en sistemas autónomos, resaltando su eficiencia energética y capacidad de procesamiento.
Palabras Clave: Navegación Autónoma, Aprendizaje Profundo, Procesamiento de Imágenes
ABSTRACT
In the automotive industry, computer vision and deep learning technologies have revolutionized vehicle safety and efficiency, fostering the development of auton omous navigation systems. This paper presents an object detection system implemented on an ARM architecture, using a front-facing RGB camera to capture images of the environment. The images are serialized using Google Protocol Buffers and transmitted to a computation module using eCAL (Enhanced Communication Abstraction Layer) as Protocol Buffer API. Image processing is performed using the YOLO (You Only Look Once) algorithm, known for its accuracy and speed in detecting objects. The results are displayed o n a monitor, allowing a visualization of the detected objects. This implementation demonstrates the feasibility of using ARM architectures for machine vision applications in autonomous systems, highlighting its energy efficiency and processing capacity.
Keywords: Autonomous Driving, Deep Learning, Image Processing
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CITAR COMO:
Beltrán-Valenzuela, N.J.; de Mateo-González, J.R.; Alcántara-Llanas, I.T.; González-Huitrón, V.A.; Rodríguez-Rangel, H., "Sistema para Detección de Objetos Mediante Visión Artificial Implementado en Arquitectura ARM para Aplicaciones de Navegación Autónoma", Revista ELECTRO, Vol. 46, 2024, pp. 369-373.
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