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Publicada porClara Silva Rojo Modificado hace 7 años
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DESARROLLO DE UN SISTEMA DE LOCALIZACIÓN Y SEGUIMIENTO VISUAL DE OBJETOS
Autor: Enrique Real Perdomo Tutor: Antonio José Sánchez Salmerón Fecha: Septiembre de 2017 Master en Automática e Informática Industrial DISA
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ÍNDICE 1. Objeto y Justificación 2. Solución del proyecto
3. Componentes electrónicos y software 3.1 Raspberry Pi y Cámara Raspberry Pi 3.2 OpenCV, Emacs y C++ 4. Presupuesto 5. Seguimiento de horas 6. Conclusiones 7. Bibliografía
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1. Objeto y Antecedentes El objeto de este proyecto es el diseño de un sistema de visión para la observación y seguimiento de objetos. Estos pequeños microorganismos son los C.Elegans. Utilizados en diferentes campos, como la genética, biología, IA, etc. Tracking C. elegans with WormLab
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2. Solución del proyecto Calibración Procesamiento de imágenes
Localización Seguimiento
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2. Solución del proyecto Chessboard Grid
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2. Solución del proyecto
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2. Solución del proyecto
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2. Solución del proyecto Simulación de filtro de Kalman (posición X)
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3. Componentes Electrónicos y Software
3.1 Raspberry Pi y Cámara Raspberry Pi 3.2 OpenCV, Emacs y C++
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3.1 Raspberry Pi y cámara Raspberry
Raspberry Pi es un ordenador de placa reducida de bajo coste, desarrollado en por la Fundación Raspberry Pi. Debido al calentamiento se va a utilizar un pequeño disipador en el componente principal de la Raspberry Pi, el SoC (Single On Chip).
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3.1 Raspberry Pi y cámara Raspberry
Cámaras de 5 megapíxeles que disponen de un diseño personalizado para Raspberry Pi. La cámara se une a la placa a través de unas pequeñas tomas de corriente en la parte superior de la Raspberry. Hay que indicar que son altamente sensibles.
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3.2 OpenCV y Emacs Open Source Computer Vision, más conocido como OpenCV. OpenCV es una librería de software open-source de visión artificial. Open CV es multiplataforma. Abarcan una gran gama de áreas en el proceso de visión. Emacs es un editor de texto con una gran cantidad de funciones EMACS (Editor MACroS para el TECO) TECO Text Editor and Corrector
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3.2 C++ Lenguaje de programación diseñado en 1983
Extender la programación C. Lenguaje hibrido. Programación genérica, programación estructurada y programación orientada a objetos.
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4. Presupuesto
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4. Presupuesto
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5. Seguimiento de horas
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6. Conclusiones Contacto real cercano al cliente.
Conocimientos de nuevas tecnologías. (Raspberry pi,Cámaras Raspberry…) Nuevo Software de ámbito ingenieril (OpenCV, GNU Emacs…) Poner en práctica conocimientos de la carrera, reforzándolos y en especial la adquisición de nuevos conocimientos no aprendidos en la misma. El trabajo realizado se puede aplicar sobre diversas aplicaciones como son la localización de malezas, la caracterización de uvas de vino o el seguimiento de posturas humanas o brazos robots.
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7. Bibliografía http://www.raspberrypi.org/ http://www.youtube.com/
Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library Escrito por Gary Bradski,Adrian Kaehler Benlloch, J. V., Agusti, M., Sanchez, A., & Rodas, A. (1995, October). Colour segmentation techniques for detecting weed patches in cereal crops. In Proc. of Fourth Workshop on Robotics in Agriculture and the Food-Industry (pp ). Benlloch, J. V., Sanchez, A., Christensen, S., & Walger, M. (1996). Weed mapping in cereal crops using image analysis techniques. AgEng96, 2, Benlloch, J. V., Sánchez, A., Agustí, M., & Albertos, P. (1996). Weed Detection in Cereal Fields Using Image Processing Techniques. Precision Agriculture, (precisionagricu3), Ricolfe, C., & Sánchez, A. J. (2008). PROCEDIMIENTO COMPLETO PARA EL CALIBRADO DE CÁMARAS UTILIZANDO UNA PLANTILLA PLANA. RIAII, 5(1), Ricolfe-Viala, C., & Sanchez-Salmeron, A. J. (2007). Improved camera calibration method based on a two-dimensional template. Pattern Recognition and Image Analysis,
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DESARROLLO DE UN SISTEMA DE LOCALIZACIÓN Y SEGUIMIENTO VISUAL DE OBJETOS
Autor: Enrique Real Perdomo Tutor: Antonio José Sánchez Salmerón Fecha: Septiembre de 2017 Master en Automática e Informática Industrial DISA
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