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Deep learning-sensor fusion architecture for pedestrian and object detection in scattering media

El pasado 18 de abril el Dr. Alfredo Chávez finalizó su estancia de dos años en el CD6, culminando con éxito el proyecto TECNIOSPRING PLUS que le había sido adjudicado, titulado "Deep learning-sensor fusion architecture for pedestrian and object detection in scattering media".

Las cámaras y sensores LIDAR tienen importantes obstáculos cuando trabajan en medios dispersivos, como la niebla y el humo. Además, los sensores de imagen radar poseen precios razonables y son bien conocidos en entornos de automoción. Durante su estancia, el Dr. Chávez implementó el desarrollo de sensores de imagen de radar en el entorno de fusión de datos ya existente en el CD6, fusionando datos de radar con nubes de puntos LIDAR y cámaras de imagen 2D en RGB y térmicas, completando la suite habitual de fusión de sensores para los vehículos autónomos. El resultado más destacable (presentado en un artículo https://doi.org/10.3390/s23084167 y en una comunicación oral en una conferencia científica) sirve para que CD6 siga investigando sobre la detección multimodal para la percepción de peatones y apoyar el desarrollo de algoritmos ADAS avanzados. Sus resultados se aplicarán directamente al proyecto USEFUL (TED2021-132338B-I00, "Percepción y sensato multimodal para vehículos autónomos"), donde se está desarrollando un automóvil sensorizado en el CD6 para la generación avanzada de conjuntos de datos. Las actividades de investigación se han transferido a la empresa Beamagine S.L. mediante una comisión de servicio de 3 meses.

¡Gracias, Alfredo, por tu contribución y mucha suerte!

Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea bajo el acuerdo de subvención Marie Sklodowska-Curie No 712949 (TECNIOspring PLUS), así como de la Agencia para la Competitividad de la Empresa de la Generalitat de Catalunya.