Vehicle Detection Based on Multifeature Extraction and Recognition Adopting RBF Neural Network on ADAS System

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Descripción: Una región de interés (ROI) que puede contener vehículos se extrae en función de las características compuestas de la sombra inferior de los vehículos y las luces traseras al establecer un umbral de gris en la región de sombra del vehículo y una serie de restricciones en las luces traseras. Con el fin de identificar la existencia del vehículo objetivo frente al Sistema Avanzado de Asistencia al Conductor (ADAS) para la ROI extraída, se encuentra un reconocedor de red neuronal de la Función de Base Radial (RBF) extrayendo una serie de parámetros sobre los bordes de los vehículos y las características de la región. Utilizando una gran cantidad de imágenes recopiladas, se verifica que la ROI que puede contener vehículos es efectiva al extraer características compuestas de la sombra en la parte inferior del vehículo y las luces traseras. Basándose en la base de muestras positivas y negativas de vehículos, se entrena y aprende el reconocedor de red neuronal, lo que permite realizar rápidamente la convergencia de la red. Además, el vehículo puede ser ident
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Vehicle Detection Based on Multifeature Extraction and Recognition Adopting RBF Neural Network on ADAS System", -:Revista VirtualPRO,, 2020. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3846594/), el día 2025-06-10.

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