SIMBIOSYS: Simulator Biometric System plug-in

One of the major problems facing the drivers of different vehicles is the difficulty of anticipate and react to the health-related problems that the operator may have.

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For this reason, the goal of this project is the development of a simulator system that allows to prevent and/or report states in the machine operator that can compromise the safety of the people. It will detect physical states (tachycardia, bradycardia, hypoxia, hypotension, etc.)  as well as psychics (stress, drowsiness, alertness,etc.).

To achieve this, the system will use biometrics sensors, such as breast bands or weareable bracelets to obtain the measures of heart rate or oxygen saturation. But the main sensor we are interested in is a EEG sensor that sends the raw electroencephalography. 

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The B105 Electronic Systems Lab. as a representative of Technical University of Madrid(UPM) participates with Valoriza in this innovative research project. To develop it we have the support of the Industrial Technological Center (CDTI) and the Ministry of Economy and Competitiveness.

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NODUM – DESARROLLO DE INNOVADORES SISTEMAS DE SEÑALIZACIÓN PARA IDENTIFICACIÓN DE OBRAS EN CARRETERAS

Las obras realizadas en carretera presentan una gran influencia en la seguridad vial, generando en algunas situaciones una importante fuente de riesgo tanto como para los trabajadores como para los usuarios de la vía, por ejemplo, cuando los trabajos han de realizarse en una carretera abierta al tráfico.

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El objetivo del proyecto es el desarrollo de un nuevo sistema de señalización, adaptable a las condiciones particulares de cada escenario y permitiendo la actualización en tiempo real sobre la información sobre las distintas situaciones del tráfico.

La infraestructura  a realizar debe permitir una correcta evaluación del riesgo percibido por parte del usuario, evitando en la medida de lo posible que éste sea sorprendido. Si las obras en la carretera son adecuadamente percibidas por el usuario, éste tendrá capacidad de reacción de forma prematura ante un posible percance.

Para la realización de este proyecto, se va a apostar por la investigación en tecnología OLED debido a características como eficiencia, poco peso, elevada fuente de iluminancia o robustez en la intemperie.

Este proyecto cuenta con la participación de Valoriza Conservación de Infraestructuras, el B105 Electronic System Labs, Estudios COEX y CDIM. La entidad financiadora es el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial.

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Easysafe – Sistema de alarma precoz para la seguridad en la carretera

La seguridad vial es una de las mayores preocupaciones actualmente y por ello, desde las instituciones y empresas se está fomentando la investigación y el desarrollo de nuevos sistemas que mejoren este aspecto. El B105 participa en este proyecto de cara a mejorar la seguridad mediante la electrónica, la sensorización y las comunicaciones inalámbricas.

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El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un innovador sistema comercializable y de bajo coste, basado en nodos inalámbricos con capacidades cognitivas capaz de mejorar la seguridad de las infraestructuras y con ello, disminuir el número de fallecidos. Para su diseño se partirá de las siguientes premisas: Elevada autonomía, bajo coste y elevada versatilidad, de tal forma que, tras el éxito en su desarrollo, este sistema pueda disponer de una aplicación mucho más amplia. Dentro del presente proyecto, vamos a desarrollar e implementar, como punto de partida, un sistema capaz de dar una solución real a las tres problemáticas que detallamos a continuación, que poco a poco, irá cubriendo otras necesidades:

  1. Presencia de fauna en calzada.
  2. Vehículos que circulan en sentido contrario.
  3. Cruces en las que la vía prioritaria tiene una baja IMD.

Este proyecto cuenta con la participación de Valoriza Conservación de Infraestructuras, el B105 Electronic System Labs y Allianz. La entidad financiadora es el Ministerio de Economía y Competitividad.

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“Diseño e implementación de una algoritmo para el reconocimiento de imágenes de carreteras con la herramienta OpenCV

El trabajo desarrollado durante el Proyecto Fin de Carrera, titulado “Diseño e implementación de una algoritmo para el reconocimiento de imágenes de carreteras con la herramienta OpenCV”, ha consistido en la elaboración de algoritmos que permita extraer, de forma automática, características de las carreteras a través de vídeos mediante la herramienta de análisis y tratamiento de imágenes OpenCV. Principalmente, el proyecto se ha centrado en la extracción de dos parámetros que integran la calzada como es el número de carriles y el ancho de los arcenes.
Para la extracción del número de carriles se contemplaron algunas técnicas como la determinación del punto de fuga con el fin de que sólo quedasen las líneas viales de la calzada. Finalmente, tras haber probado estas posibilidades, el algoritmo final implantado para este objetivo se ha centrado en la variación de intensidades al convertir la imagen a escala de grises con el fin de buscar las transiciones negro-blanco-negro como se puede ver a continuación:

Curva intensidades antes y después del filtrado

La curva resultante (color amarillo) es el resultado de la conversión RGB a escala de grises a través de una curva de muestreo (color azul). Analizando visualmente la curva amarilla, se puede apreciar que, cuando la curva de muestreo corta con las líneas delimitadoras de carril, existen variaciones bruscas en la curva (color verde), las cuales se corresponden con la posición en la que están situadas las líneas blancas (color amarillo). Para estabilizar esta curva, y con el fin de aislar estas variaciones de forma sencilla, se aplicó un filtro paso alto (color morado) y, posteriormente, un umbral que nos permitiese determinar la posición de las posibles líneas viales.

Este análisis se realizaba cada 30 segundos, sumando un 1 en aquellas posiciones horizontales en las que se ha determinado la existencia de un blanco, con el fin de generar un histograma al cabo del periodo analizado, como el de la siguiente imagen:

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Imponiendo un umbral a dicho histograma, se procedía a extraer las posiciones de las líneas viales continuas (líneas verticales amarillas) y las posiciones de las líneas delimitadoras de los carriles existentes entre ambos límites (líneas verticales moradas), determinando finalmente el número de carriles.

Por otra parte, el algoritmo realizado para la extracción del ancho de los de los arcenes se basó en la extracción de una vista superior parecida al de los mecanismos de inversión de perspectiva IPM (bird’s eye).

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A diferencia de este procedimiento, no se tenían datos relativos a la posición de la cámara, pero era interesante obtener una vista que se pareciese a esta vista, ya que se podría extraer con más facilidad los límites de los arcenes. Para ello, a través de la misma línea de muestreo usada para el objetivo anterior, se procedía a acumular, en otra imagen, lo que dicha curva iba detectando. El resultado se ve en la siguiente imagen:

Vista superior generada por curva de muestreo

La vista generada resulta parecida a las generadas por los mecanismos IPM, con la salvedad de que no se deshace la perspectiva. Con este tipo de imágenes y usando una segmentación basada en leves variaciones de intensidad a partir de la posición de la línea continua, tras la conversión de las imágenes a escala de grises, se extrae una aproximación, sabiendo la medida del carril, de la medida del ancho de los arcenes, tal y como se ve a continuación:

Extracción de límites de los arcenes