Visión Artificial
En el Laboratorio de Visión Artificial y Vehículos Inteligentes posee una gran experiencia en el desarrollo de algoritmos basados en técnicas de visión por computador para la detección, clasificación e identificación de objetos en diversas áreas de aplicación. Para ello desarrolla y utiliza las últimas técnicas basadas en Inteligencia Artificial tales como arquitecturas basadas en redes neuronales: CNN, Transformers, LSTM o GAN. Las líneas de investigación activas son:
Fenotipado automatizado
La línea de trabajo desarrolla sistemas basados en visión por computador para el análisis del comportamiento de fenotipos vegetales. Para ello, se emplean técnicas de aprendizaje automatizado basadas en visión por computador para el análisis del comportamiento de los órganos de entidades vegetales.
Movilidad inteligente
El laboratorio trabaja en algoritmos basados en IA para detección de personas y seguimiento para el análisis de flujo de personas en escenarios complejos como estaciones de metro, autobuses, o cualquier escenario urbano. Las técnicas basadas en redes neuronales permiten contar el número de personas que cruzan un determinado área cubierto por una cámara o un conjunto de ellas con un rendimiento de hasta 95%.
Clasificación e Inspección en línea
El laboratorio realiza proyectos industriales para el desarrollo de sistemas automatizados para la clasificación e inspección de productos en línea. Estos sistemas son capaces de detectar objetos o defectos en línea y asegurar la calidad del 100% de productos en tiempo real.
Visión multiespectral
Las técnicas de visión multiespectral constituyen una avance significativo en el análisis de la calidad de productos, industria alimentaria, salud, medicina y agricultura. El laboratorio posee cámaras multiespectrales y de amplio rango espectral que cubren entre 300 nm hasta 1000 nm. Estas cámaras se utilizan para estudios multiespectrales a medida y el desarrollo de sistemas a medida para clasificación de imágenes multiespectrales.
Vehículos Inteligentes
En el Laboratorio de Visión Artificial y Vehículos Inteligentes trabajamos en la investigación y desarrollo de vehículos automatizados, específicamente el laboratorio trabaja en las siguientes líneas de investigación:
- Arquitecturas end-to-end basadas en deep-learning para la conducción autónoma.
- Algoritmos de procesamiento del sistema de percepción vehicular (fusión RADAR, LiDAR, Cámaras, ultrasonidos,…).
- Análisis pro-activo del comportamiento del conductor en vehículos automatizados.
- Simuladores de conducción para test de algoritmos.
- Vehículos autónomos totalmente automatizados (modificaciones, integraciones, test de equipos).
Arquitecturas end-to-end
Las arquitecturas end-to-end aplicadas a la conducción autónoma usan técnicas de inteligencia artificial (deep learning) para sustituir y fusionar los diferentes sub-sistemas que componen el enfoque tradicional (percepción, localización, cálculo de trayectorias, navegación y control). Estos nuevos sistemas proporcionan una mayor simplicidad y poseen la capacidad de incluir el comportamiento de los conductores humanos en los sistemas automáticos.
Comportamiento del conductor
El laboratorio trabaja en el desarrollo de nuevas arquitecturas de inteligencia artificial, capaces de fusionar los datos procedentes del sistema de percepción del vehículo, junto con datos biométricos del conductor, para predecir y mitigar posibles estados degradados del conductor. Estos nuevos modelos permitirán detectar desvanecimientos, fatiga o distracciones del conductor y realizar maniobras seguras de conducción para evitar accidentes y garantizar una movilidad más segura, sostenible e inclusiva.
Sistema de percepción
La imposibilidad de obtener en el mercado «el sensor perfecto», obliga a los integradores de sistemas de percepción vehiculares a unir las bondades de diferentes tecnologías: RADAR, LiDAR, Cámaras. La fusión de todos estas tecnologías de diferentes fabricantes no es un tarea trivial, al igual que la adquisición, calibración y procesamiento de diferentes fuentes de datos. En el laboratorio se trabaja con sistemas de fusión sensorial basados en IA para fusión de datos LiDAR, RADAR y cámaras.
Simuladores de conducción
- Entrenamiento y validación de algoritmos de percepción y de control.
- Validación de sistemas integrados.
- Generación de datos sintéticos para aprendizaje profundo y comparación de algoritmos.