Detección de Puertas en Nubes de Puntos 3D con Color para Navegación Autónoma en Interiores

Blanca Quintana; Samuel A. Prieto; Antonio Adán; Frederic Nicolas Bosche

Detección de Puertas en Nubes de Puntos 3D con Color para Navegación Autónoma en Interiores

Blanca Quintana, Samuel A. Prieto, Antonio Adán, Frederic Nicolas Bosche

School of Energy, Geoscience, Infrastructure and Society

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Abstract

Este artículo presenta un novedoso método capaz de detectar puertas, tanto cerradas como abiertas mediante procesado de nubes de puntos adquiridas con un láser-escáner 3D. La técnica propuesta utiliza información geométrica (coordenadas XYZ) e información de color (RGB/HSV) proporcionada por un conjunto calibrado de un láser-escáner 3D y una cámara digital, por lo que podría decirse que nuestro método está desarrollado sobre un espacio 6D. Esta característica hace que sea lo suficientemente robusto ante oclusión y leves cambios sobre el color o la iluminación de la escena. El método ha sido probado tanto en escenarios reales como simulados proporcionando resultados prometedores.

Original language	English
Publication status	Published - 7 Sept 2016
Event	Jornadas de Automática - Madrid, Spain Duration: 7 Sept 2016 → 9 Sept 2016 Conference number: 37 http://ja2016.uned.es/

Conference

Conference	Jornadas de Automática
Abbreviated title	JA2016
Country/Territory	Spain
City	Madrid
Period	7/09/16 → 9/09/16
Internet address	http://ja2016.uned.es/

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@conference{486b2c14f9a049b28d7664c369a0f2a4,

title = "Detecci{\'o}n de Puertas en Nubes de Puntos 3D con Color para Navegaci{\'o}n Aut{\'o}noma en Interiores",

abstract = "Este art{\'i}culo presenta un novedoso m{\'e}todo capaz de detectar puertas, tanto cerradas como abiertas mediante procesado de nubes de puntos adquiridas con un l{\'a}ser-esc{\'a}ner 3D. La t{\'e}cnica propuesta utiliza informaci{\'o}n geom{\'e}trica (coordenadas XYZ) e informaci{\'o}n de color (RGB/HSV) proporcionada por un conjunto calibrado de un l{\'a}ser-esc{\'a}ner 3D y una c{\'a}mara digital, por lo que podr{\'i}a decirse que nuestro m{\'e}todo est{\'a} desarrollado sobre un espacio 6D. Esta caracter{\'i}stica hace que sea lo suficientemente robusto ante oclusi{\'o}n y leves cambios sobre el color o la iluminaci{\'o}n de la escena. El m{\'e}todo ha sido probado tanto en escenarios reales como simulados proporcionando resultados prometedores.",

author = "Blanca Quintana and Prieto, {Samuel A.} and Antonio Ad{\'a}n and Bosche, {Frederic Nicolas}",

year = "2016",

month = sep,

day = "7",

language = "English",

note = "Jornadas de Autom{\'a}tica, JA2016 ; Conference date: 07-09-2016 Through 09-09-2016",

url = "http://ja2016.uned.es/",

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TY - CONF

T1 - Detección de Puertas en Nubes de Puntos 3D con Color para Navegación Autónoma en Interiores

AU - Quintana, Blanca

AU - Prieto, Samuel A.

AU - Adán, Antonio

AU - Bosche, Frederic Nicolas

N1 - Conference code: 37

PY - 2016/9/7

Y1 - 2016/9/7

N2 - Este artículo presenta un novedoso método capaz de detectar puertas, tanto cerradas como abiertas mediante procesado de nubes de puntos adquiridas con un láser-escáner 3D. La técnica propuesta utiliza información geométrica (coordenadas XYZ) e información de color (RGB/HSV) proporcionada por un conjunto calibrado de un láser-escáner 3D y una cámara digital, por lo que podría decirse que nuestro método está desarrollado sobre un espacio 6D. Esta característica hace que sea lo suficientemente robusto ante oclusión y leves cambios sobre el color o la iluminación de la escena. El método ha sido probado tanto en escenarios reales como simulados proporcionando resultados prometedores.

AB - Este artículo presenta un novedoso método capaz de detectar puertas, tanto cerradas como abiertas mediante procesado de nubes de puntos adquiridas con un láser-escáner 3D. La técnica propuesta utiliza información geométrica (coordenadas XYZ) e información de color (RGB/HSV) proporcionada por un conjunto calibrado de un láser-escáner 3D y una cámara digital, por lo que podría decirse que nuestro método está desarrollado sobre un espacio 6D. Esta característica hace que sea lo suficientemente robusto ante oclusión y leves cambios sobre el color o la iluminación de la escena. El método ha sido probado tanto en escenarios reales como simulados proporcionando resultados prometedores.

M3 - Paper

T2 - Jornadas de Automática

Y2 - 7 September 2016 through 9 September 2016

ER -

Detección de Puertas en Nubes de Puntos 3D con Color para Navegación Autónoma en Interiores

Abstract

Conference

Fingerprint

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