Descripción de la entidad

El Centro de Visión por Computador (CVC) es un centro de investigación público, sin ánimo de lucro y estatus legal propio, fundado en 1995 por la Generalitat de Catalunya y la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), que tiene por objeto la investigación, el desarrollo y el fomento de la visión por computador.

Así pues, la misión del CVC es:

  • Llevar a cabo investigación puntera en el campo de la visión por computador, que tenga el más alto impacto internacional
  • La promoción de la transferencia del conocimiento a la industria y la sociedad
  • La preparación y formación de investigadores al más alto nivel europeo

En este contexto, el grupo ADAS:

  • Se centra en la aplicación de técnicas de visión por computador para la asistencia a la conducción
  • Integra expertos en sistemas embebidos, control, comunicaciones, mecánica/electrónica, inteligencia artificial y aporta sistemas de visión por computador para la conducción automática y cooperativa (conducción autónoma)

Principales actividades, medios y productos

Las principales líneas en el ámbito de los vehículos inteligentes son:

  • Investigación y desarrollo de vehículo autónomo. Contamos con un vehículo totalmente instrumentado con sensores, actuadores y capacidad de cálculo. Abordando los retos de la percepción 3D del entorno, geolocalización, comunicaciones, elaboración de mapas 3D precisos, planificación de rutas y control del vehículo.
  • Investigación y desarrollo de sistemas avanzados a la asistencia al conductor. Por ejemplo: Sistema de aviso de salida de carril (LDW), ajuste automático de luces, detección de vehículos para ajuste dinámico de crucero (ACC), detección de peatones (PPS), etc.
  • Investigación y desarrollo de sistemas de percepción basados en visión. Por ejemplo: Detección de obstáculos, detección de espacio navegable, segmentación semántica de la escena, localización visual, etc.
  • En colaboración con otros grupos de investigación trabajamos en investigación y desarrollo de algoritmos de control y planificación, comunicaciones V2V y V2I y en la optimización de algoritmos de visión para plataformas GPU NVIDIA
  • Docencia y formación de buenos profesionales en el ámbito de la conducción autónoma.
  • Labor de divulgación mediante publicación de artículos científicos, organización de eventos o la participación en ferias y jornadas.
CVC-ADAS cuenta con los siguientes medios materiales en el marco de los vehículos autónomos:

  • Un vehículo completamente automatizado (Tazzari ZERO Electric)
  • Sensores de percepción del entorno (e.j., Cámaras CMOS, estéreo e infrarrojas; GPS de alta precisión; IMU)
  • Hardware basado en GPUs de NVIDIA para desarrollo de sistemas inteligentes basados en Deep Learning.
  • Prototipos hardware de NVIDIA para vehículo autónomo (e.j., NVIDIA Drive PX, Jetson PRO, Jetson TX1)
  • Recinto para pruebas de vehículo autónomo dentro del campus de la UAB
Se han desarrollado proyectos de desarrollo encargados por la industria de la automoción destacando:

  • Seguimiento de líneas en la carretera (Volkswagen-SEAT)
  • Sistema automático de ajuste de crucero (Volkswagen-SEAT)
  • Ajuste de las luces largas/cortas del vehículo en función del tráfico (Volkswagen-SEAT)
  • Detección de peatones (IDIADA).
  • Detección de peatones (Samsung).
  • Interpretación del entorno (IDIADA).

Resultados

  • Sistema de adaptación de la velocidad de los vehículos automóviles a la geometría de la carretera
    • Alumno: Felipe Jiménez Alonso
    • Director: Francisco Aparicio Izquierdo
    • Fecha de defensa: 5 Abril 2006
    • Calificación: Sobresaliente Cum Laude
  • Metodología para la asignación de vehículos de una flota a rutas preestablecidas
    • Alumno: Alfonso Román de Andrés
    • Directores: Felipe Jiménez Alonso y José María López Martínez
    • Fecha de defensa: 11 Diciembre 2014
    • Calificación: Sobresaliente Cum Laude
  • Optimización del consumo de combustible de un vehículo dependiendo de las condiciones de la carretera
    • Alumno: Wilmar Cabrera Montiel
    • Directores: Felipe Jiménez Alonso y Santiago Tapia Fernández
    • Fecha de defensa: 2 Diciembre 2015
    • Calificación: Sobresaliente Cum Laude
  • G. Ros, L. Sellart, J. Materzynska, D. Vázquez, Antonio M. López, “The SYNTHIA Dataset: A Large Collection of Synthetic Images for Semantic Segmentation of Urban Scenes”, CVPR’2016.
  • J. Xu, D. Vázquez, K. Mikolajczyk, Antonio M. López, “Hierarchical Online Domain Adaptation of Deformable Part-based Models”, ICRA’2016.
  • A. González, G. Villalonga, J. Xu, D. Vázquez, J. Amores, Antonio M. López, “Multiview Random Forest of Local Experts Combining RGB and LIDAR data for Pedestrian Detection”, IV’2015.
  • G. Ros, S. Ramos, M. Granados, A.H. Bakhtiary, D. Vázquez, Antonio M. López, “Vision-based Offline-Online Paradigm for Autonomous Driving”, WACV’2015.
  • J. Xu, S. Ramos, D. Vázquez, Antonio M. López, “Cost-sensitive Structured SVM for Multi-Category Domain Adaptation”, ICPR’2014.
  • J. Xu, S. Ramos, D. Vazquez, Antonio M. López, “Incremental Domain Adaptation of Deformable Part-based Models”, BMVC’2014.
  • J. Marín, D. Vázquez, Antonio M. López, J. Amores, B. Leibe, “Random Forest of Local Experts for Pedestrian Detection”, ICCV’2013.
  • G. Ros, J. Guerrero, A.D. Sappa, D. Ponsa, Antonio M. López, “Fast and Robust L1-averaging-based Pose Estimation for Driving Scenarios”, BMV’2013.
  • G. Ros, J. Guerrero, A.D. Sappa, D. Ponsa, Antonio M. López, “VSLAM Pose Initialization via Lie-groups and Lie-algebras Optimization”, ICRA’2013.
  • J. Xu, D. Vázquez, Antonio M. López, J. Marín, D. Ponsa, “Learning a Multiview Part-based Model in Virtual World for Pedestrian Detection”, IV’2013.
  • J.C. Rubio, J. Serrat, Antonio M. López, “Video Co-Segmentation”, ACCV’2012.
  • J.C. Rubio, J. Serrat, Antonio M. López, N. Paragios, “Image Contextual Representation and Matching through Hierarchies and Higher Order Graphs”, ICPR’2012.
  • D. Vázquez, Antonio M. López, D. Ponsa, “Unsupervised Domain Adaptation of Virtual and Real Worlds for Pedestrian Detection”, ICPR’2012.
  • J.M. Alvarez, Th. Gevers, Y. LeCun, Antonio M. López, “Road Scene Segmentation from a Single Image”, ECCV’2012.
  • J.C. Rubio, J. Serrat, Antonio M. López, “Unsupervised Co-segmentation through Region Matching”, CVPR’2012
  • F. Khan, R.M. Anwer, J. van de Weijer, A. Bagdanov, M. Vanrell, Antonio M. López, “Color attributes for Object Detection”, CVPR’2012.
  • D. Cheda, D. Ponsa, Antonio M. López, “Pedestrian Candidates Generation using Monocular Cues”, IV’2012.
  • J.M. Álvarez, T. Gevers, Antonio M. López, “3D Scene Priors for Road Detection”, CVPR’2010
  • J. Marín, D. Vázquez, D. Gerónimo, Antonio M. López, “Learning Appearance in Virtual Scenarios for Pedestrian Detection”, CVPR’2010.
  • J.M. Álvarez, F. Lumbreras, T. Gevers, Antonio M. López, “Geographic Information Systems for Road Detection”, IV’2010
  • J. Xu, S. Ramos, D. Vázquez, Antonio M. López, “Hierarchical Adaptive Structural SVM for Domain Adaptation”, International Journal of Computer Vision (IJCV), In Press, IF= 3.810, 8/123 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • K. Díaz, A. Hernández, Antonio M. López, “A Reduced Feature Set for Driver Head Pose Estimation”, Applied Soft Computing (ASC), In Press, IF=2.810, 17/123 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • A. González, Z. Fang, Y. Socarras, J. Serrat, D. VÁzquez, J. Xu, Antonio M. López, “Pedestrian Detection at Day/Night Time with Visible and FIR Cameras: A Comparison”, Sensors, In Press, IF=2.245, 10/56 in Instruments & Istrumentation (Q1).
  • J. Xu, S. Ramos, D. Vázquez, Antonio M. López, “Domain Adaptation of Deformable Part-based Models”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE T-PAMI), Vol. 36, pp:2367-2380, 2014, IF= 5.781, 4/123 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • F. Khan, J. Xu, M.A. Rao, J. Weijer, A. Bagdanov, Antonio M. López, “Recognizing Actions through Action-specific Person Detection”, IEEE Trans. on Image Processing (IEEE T-IP), Vol. 24, pp:4422-4432, 2015, IF=3.625, 12/123 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • J.M. Álvarez, Antonio M. López, T. Gevers, F. Lumbreras, “Combining Priors, Appearance and Context for Road Detection”, IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (IEEE T-ITS), Vol. 15, pp:1168-1178, 2014, IF=2.377, 41/249 in Engineering, Electrical & Electronic (Q1).
  • D. Vázquez, Antonio M. López, J. Marín, D. Ponsa, D. Gerónimo, “Virtual and Real World Adaptation for Pedestrian Detection”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE T-PAMI), Vol. 36, pp:797-809, 2014, IF= 5.781, 4/123 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • J. Marín, D. Vázquez, Antonio M. López, J. Amores, L.I. Kuncheva, “Occlusion Handling via Random Subspace Classifiers for Human Detection”, IEEE Trans. on Cybernetics (IEEE T-Cyber), Vol. 44, pp:342-354, 2014, IF= 3.469, 2/24 in Computer Science, Cybernetics (Q1).
  • David Gerónimo, Antonio M. López, “Vision-Based Pedestrian Protection Systems for Intelligent Vehicles”, Springer Briefs in Computer Science, 2014, ISBN: 978-1-4614-7986-4.
  • J.M. Llargues, J. Peralta, R. Arrabales, M. González, P. Cortez, Antonio M. López, “Artificial Intelligence Approaches for the Generation and Assessment of Believable Human-Like Behaviour in Virtual Characters”, Expert Systems with Applications (ESA), Vol. 41, pp:7281-7290, 2014, IF=2.240, 29/123 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • F. Diego, J. Serrat, Antonio M. López, “Joint Spatio-Temporal Alignment of Sequences”, IEEE Trans. on Multimedia (IEEE T-MM), Vol. 15, pp:1377-1387, 2013, IF=1.776, Posición 28/135 in Computer Science, Information Systems (Q1).
  • J.M. Álvarez, T. Gevers, F. Diego, Antonio M. López, “Road Geometry Classification by Adaptive Shape Models”, IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (IEEE T-ITS), Vol. 14, pp: 459-468, 2013, IF=2.472, 42/247 in Engineering, Electrical & Electronic (Q1).
  • F. S. Khan, M. A. Rao, J. van de Weijer, A. Bagdanov, Antonio M. Lopez, M. Felsberg, “Coloring Action Recognition in Still Images”, International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol. 105, pp:205-221, 2013, IF=3.533, 11/121 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • J.C. Rubio, J. Serrat, Antonio M. López, D. Ponsa, “Multiple Target Tracking for Intelligent Headlights Control”, IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (IEEE T-ITS), Vol. 13, pp:594-605, 2012, IF=3.064, in Engineering, Electrical & Electronic (Q1).
  • F. Dornaika, J.M. Álvarez, A.D. Sappa, Antonio M. López, “A New Framework for Stereo Sensor Pose through Road Segmentation and Registration”, IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (IEEE T-ITS), Vol. 12, pp:954-966, 2011, IF=3.452, 13/244 in Engineering, Electrical & Electronic (Q1).
  • F. Diego, D. Ponsa, J. Serrat, Antonio M. López, “Video Alignment for Change Detection”, IEEE Trans. on Image Processing (IEEE T-IP), Vol. 20, pp:1858-1869, 2011, IF=3.042, 11/111 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • J.M. Álvarez, Antonio M. López, “Road Detection Based on Illuminant Invariance”, IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (IEEE T-ITS), Vol. 12, pp:184-193, 2011, IF=3.452, 13/244 in Engineering, Electrical & Electronic (Q1).
  • J.M. Álvarez, T. Gevers, Antonio M. López, “Learning Photometric Invariance for Object Detection”, International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol. 90, pp:45-61, 2010, IF=4.930, 2/108 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • D. Gerónimo, Antonio M. López, A. Sappa, T. Graf, “Survey on Pedestrian Detection for Advanced Driver Assistance Systems”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE T-PAMI), Vol. 32, pp:1239-1258, 2010, IF= 5.027, 1/108 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).
  • D. Gerónimo, A. Sappa, D. Ponsa, Antonio M. López, “2D/3D based on-board pedestrian detection system”, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 114, pp:583-595, 2010, IF=2.404, 20/108 in Computer Science, Artificial Intelligence (Q1).

Proyectos del grupo