Desarrollo de un sistema de posicionamiento 3D de personas mediante inteligencia artificial empleando imágenes 360º

Bedia Palacios, Miguel (2021). Desarrollo de un sistema de posicionamiento 3D de personas mediante inteligencia artificial empleando imágenes 360º. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM).

Description

Title: Desarrollo de un sistema de posicionamiento 3D de personas mediante inteligencia artificial empleando imágenes 360º
Author/s:
  • Bedia Palacios, Miguel
Contributor/s:
  • Belmonte Hernández, Alberto
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería de Telecomunicación
Date: 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Reconstrucción 3D de Objetos, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Red Neuronal, Red Generativa Antagónica, Autocodificador, Procesado de Imagen, Análisis de Datos, Modelo Tridimensional, Volumen, RGB, Mapa de Profundidad, Python, Métricas de similitud
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo se basa en la cohesión y aplicación de diversas tecnologías presentes en el mercado actual con el objetivo de conseguir desarrollar un sistema de posicionamiento 3D de personas presentes en imágenes 360°, donde por un lado se detecte las posiciones exactas de las personas dentro de la imagen a través de redes de detección de objetos, y por otro lado, a través de la aplicación de mecanismos de inteligencia artificial, se estime las profundidades a las que se encuentran estas personas con respecto a dónde fue tomada esa imagen 360°. Se destaca que para la rama del trabajo que tiene el objetivo la estimación de la profundidad a la que se encuentran las personas, se consideran dos posibles soluciones. Por un lado, encontramos la estimación de profundidad con una red basada en las convoluciones tradicionales en este tipo de investigaciones, y por otro lado, otra idea que se plantea en este proyecto con la incorporación de las convoluciones esféricas a esta red de estimación de profundidad debido a su supuesta mejor adaptación al aprendizaje en entornos 360º. Para todo esto comentado anteriormente, en un inicio se ha procedido con el desarrollo de la parte centrada en la detección de personas, que implementa algoritmos de detección de objetos para personas adaptados al entorno de las imágenes 360º, aunque previamente se incorpora un algoritmo de proyección de la imagen equirrectangular a perspectiva a fin de poder realizar en esta detección de personas comentada. Posteriormente, se pasa a la sección de estimación de profundidad de las imágenes 360º a través de inteligencia artificial, presentado las dos soluciones planteadas en este trabajo y evaluando sus resultados en el ámbito tratado. Con todo ello, se pretende conseguir que a partir de la combinación de ambos mecanismos principales (Detección de objetos y estimación de profundidad), resulte un proyecto que identifique cada una de las personas presentes en una imagen 360º, facilitando su posición en la imagen (coordenadas x, y), y la profundidad a la que se encuentra cada una de ellas (z), de modo que se consiga un sistema de posicionamiento 3D. Se han utilizado librerías tales como OpenCV y Pytorch para facilitar el procesamiento de las imágenes y la creación y entrenamiento de las redes neuronales.

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Item ID: 68669
DC Identifier: https://oa.upm.es/68669/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68669
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 30 Sep 2021 10:06
Last Modified: 26 Feb 2022 17:18
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