Mejorando la detección de peatones en poca luz

Detectar peatones de noche o en condiciones de poca luz es super importante para muchas tecnologías, sobre todo en seguridad y transporte. El reto está en sacar imágenes nítidas de la gente cuando la visibilidad es mala. Las cámaras infrarrojas, que pueden ver el calor, ayudan en estas situaciones. Combinando imágenes infrarrojas con imágenes normales, conocido como Fusión de imágenes, podemos obtener mejores resultados en detectar peatones. Este artículo trata sobre cómo funciona la fusión de imágenes, las técnicas que se usan y las herramientas para identificar personas en esas imágenes.

#Fusión de Imágenes

La fusión de imágenes combina varias imágenes en una sola. Esto ayuda a crear una imagen más clara que tiene lo mejor de ambas. Por ejemplo, una cámara normal capta color y detalles, mientras que una cámara infrarroja detecta firmas de calor. Cuando se mezclan, el resultado puede mostrar más características, como el calor de una persona contra un fondo frío.

Existen varias técnicas de fusión de imágenes. Un método se llama Fusión por Transferencia de Gradientes. Esta técnica toma los detalles nítidos de una imagen en color y los patrones de calor de una imagen infrarroja. Al combinar los dos, el resultado presenta detalles más claros, como los bordes de una persona en una escena nocturna.

Otro método popular es FusionGAN, que usa inteligencia artificial para producir una nueva imagen fusionada. Aquí, una parte del sistema crea la imagen mezclando las características importantes de ambos tipos de imágenes, mientras que otra parte verifica que la nueva imagen se vea bien y mantenga los detalles importantes. Esto permite una fusión de imágenes efectiva sin requerir reglas manuales complejas.

DenseFuse es otro método que utiliza una forma estructurada para mantener los detalles finos en las imágenes. Descompone las imágenes en partes y las combina de una manera que asegura que se preserven las características más importantes. Esta técnica ha mostrado buenos resultados al crear imágenes de alta calidad.

IFCNN es un enfoque diferente basado en un tipo de red neuronal. Se centra en extraer características de ambas imágenes, fusionarlas y luego crear una nueva. Este enfoque ha rendido bien, proporcionando resultados de calidad en varias tareas.

Un método más nuevo llamado SeAFusion añade una dimensión diferente al enfocarse en detalles importantes y contexto. Usa técnicas avanzadas para mantener los detalles y mejorar la apariencia general de la imagen final. Este método muestra resultados prometedores para muchas aplicaciones.

#Detección de Objetos

Una vez que las imágenes están fusionadas, el siguiente paso es identificar a los peatones. Los sistemas de detección de objetos están diseñados para encontrar e identificar objetos dentro de una imagen. Uno de los sistemas más conocidos para esto es YOLO, o You Only Look Once. Este sistema analiza una imagen y predice dónde están los objetos y qué son.

Hay diferentes versiones de YOLO. YOLOv3, por ejemplo, usa una buena arquitectura de base, ayudando a que rinda mejor que versiones anteriores. YOLOv5 es aún más nuevo y se enfoca en ser más pequeño y rápido sin perder precisión. Estos sistemas son populares por su eficiencia y precisión al detectar varios objetos, incluyendo personas.

Una tendencia reciente en detección de objetos es usar un sistema llamado Vision Transformer (ViT). Originalmente diseñado para procesar lenguaje, este sistema ha demostrado funcionar bien con imágenes también. Examina imágenes de una manera única y logra resultados competitivos en tareas de detección de objetos.

Para nuestro proyecto, estaremos trabajando con un conjunto específico de imágenes llamado el conjunto de datos LLVIP. Esta colección cuenta con una gran cantidad de imágenes capturadas en condiciones de poca luz, lo que la hace perfecta para probar técnicas de detección de peatones.

#Enfoque Innovador

Aunque hay muchos métodos existentes para detectar peatones, hay una falta en usar ViT como el método principal para esta tarea en imágenes fusionadas. Nuestro proyecto tiene como objetivo llenar este vacío al utilizar ViT para detectar peatones específicamente de estas imágenes fusionadas. Este enfoque es lo que hace que nuestro proyecto sea único, ya que combina fusión de imágenes con una técnica de detección de objetos de vanguardia.

#Plan del Proyecto

Nuestro proyecto tiene dos grandes objetivos:

1. Elegir el mejor método de fusión de imágenes y aplicarlo para crear imágenes más claras.
2. Usar el sistema Vision Transformer para encontrar peatones en estas nuevas imágenes fusionadas.

Para asegurarnos de tener una base sólida, primero configuraremos las herramientas necesarias y reproduciremos trabajos anteriores para establecer un estándar. Este proceso ayudará a asegurar que nuestros resultados se puedan comparar con hallazgos previos.

#Roles y Responsabilidades

Para que el proyecto funcione sin problemas, hemos dividido tareas entre los miembros del equipo:

• Un miembro configurará los sistemas requeridos y reproducirá resultados anteriores para crear una línea de base para comparación.
• Otro miembro se enfocará en seleccionar la mejor técnica de fusión de imágenes y aplicarla a nuestras imágenes de prueba.
• El último miembro será responsable de implementar el sistema Vision Transformer para detectar peatones en las imágenes fusionadas.

#Importancia de la Investigación

La investigación en detección de peatones, especialmente en condiciones de poca luz, tiene un valor significativo. A medida que las ciudades crecen y la tecnología sigue avanzando, garantizar la seguridad de los peatones y mejorar la seguridad del transporte se vuelve crucial. La capacidad de detectar personas con precisión en entornos oscuros puede llevar a sistemas de seguridad mejorados en vehículos, aplicaciones de ciudades inteligentes y varias tecnologías de seguridad.

Usar técnicas avanzadas como la fusión de imágenes y la detección de objetos no solo ayuda a abordar los desafíos actuales, sino que también allana el camino para futuras innovaciones. Al mejorar nuestra capacidad para ver y entender nuestro entorno, estamos dando pasos hacia un mundo más seguro y eficiente.

#Conclusión

Detectar peatones en condiciones de poca luz sigue siendo un problema urgente a medida que la tecnología continúa desarrollándose. A través de la combinación de imágenes infrarrojas y visibles, podemos crear visuales más claras que ayudan a identificar peatones. Nuestro enfoque único de usar Vision Transformer para este propósito resalta la importancia de integrar técnicas modernas en el procesamiento de imágenes y la detección de objetos.

A medida que seguimos refinando nuestros métodos y técnicas, contribuimos a un avance significativo en la seguridad y los sistemas de detección de peatones, fomentando un futuro en el que la tecnología aborda con éxito desafíos del mundo real.