Clasificación de vehículos basada en bolsa de palabras visuales y usando imágenes de rango

Abstract

Los descriptores de características en 3D extraídos de nubes de puntos se han convertido en una fuente deinformación promisoria para muchas aplicaciones. Estas aplicaciones incluyen reconocimiento de objetos o formas,modelamiento de edificaciones, modelamiento de estructuras civiles, sistemas de navegación autónoma, etc.Considerando estas tendencias, este artículo presenta un sistema de clasificación de vehículos, basado en bolsade palabras, el cual extrae descriptores de características de imágenes de rango capturadas usando un láser SICKLMS200. Nuestro enfoque usa información visual para estimar la velocidad de los vehículos usando un filtro deKalman, esta estimación de la velocidad es usada para registrar los datos del láser y construir la nube de puntosde la escena. En este trabajo, un dataset fue capturado a partir de la nube de puntos del vehículo, su informaciónvisual, la estimación de la velocidad del vehículo y una etiqueta de la clase de vehículo. Usando este dataset, variosdescriptores de 3D fueron probados y árboles KD fueron empleados para acelerar el proceso de clasificación, esteúltimo realizado con la Bolsa de Palabras. En consecuencia, nuestro enfoque puede clasificar hasta nueve diferentesclases de vehículos; el desempeño del clasificador fue medido usando curvas tipo Precision –Recall.

Sostenibilidad técnica, económica y ambiental de flotas comerciales de vehículos eléctricos

“…Estas emisiones se calculan incorporando el factor de emisión del Plan Español de Energías Renovables 2005-2010, en línea con la Decisión de la Comisión Europea 2007/589/CE, a cada una de las tecnologías.De acuerdo a las metodologías internacionales del Protocolo GHG[58] y la norma ISO 14069[59], para la determinación de las emisiones indirectas derivadas de la generación, sólo vamos a incluir las emisiones generadas por el conjunto de centrales productoras de la red. Concretamente, sólo encontramos 4 fuentes de generación que generan CO 2 : carbón, ciclo combinado, resto de energías de régimen especial17 , y fuel/gas. Para está tesis, vamos a descartar la emisión de fuel/gas porque en la estructura de generación anual su producción no ha supuesto más de un 0,0004%.…”

“…Para está tesis, vamos a descartar la emisión de fuel/gas porque en la estructura de generación anual su producción no ha supuesto más de un 0,0004%. [60] (En la península las centrales de fuel/gas no han funcionado y el porcentaje se debe sólo a las islas).En la siguiente tabla, se exponen los factores calculados en diversos momentos de 2012-2013, sin experimentar variaciones:17 Régimen Especial: Instalaciones con potencia instalada no superior a 50 MW que utilizan fuentes de energía renovables (solar, eólica, hidráulica y biomasa), residuos y cogeneración.…”