Visual computing techniques for automated LIDAR annotation with application to intelligent transport systems

El concepto de Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) se refiere a la aplicación de tecnologías de la comunicación e información al transporte con el objetivo de hacerlo más eficiente, sostenible y seguro. La visión por computador es cada día más utilizada en aplicaciones ITS, como el mantenimiento de infraestructuras o sistemas avanzados de ayuda a la conducción. Los últimos avances en la visión por computador, gracias a las técnicas de aprendizaje profundo, y la carrera por el vehículo autónomo, ha provocado en la industria de la automoción una necesidad creciente de datos anotados. Los datos para anotar se componen de imágenes captadas por las cámaras de vídeo instaladas en los vehículos y datos LIDAR en forma de nubes de puntos. Los sensores LIDAR se utilizan para tareas como detección de objetos y localización. La capacidad de los LIDAR para detectar a largas distancias y proveer de estimaciones de su distancia, los hace muy provechosos para la conducción autónoma. Esta tesis presenta un método para la anotación automática de líneas de carril con datos LIDAR. Revisa el estado del arte de la detección de líneas de carril basado en LIDAR y presenta un método novedoso. La precisión del método es evaluada con datos anotados manualmente. Su utilidad también es evaluada, midiendo la reducción del tiempo requerido para anotar nuevos datos gracias a las preanotaciones generadas automáticamente. Finalmente, se presentan las conclusiones de esta tesis y posibles líneas futuras de trabajo.