{rfName}
A

Indexat a

Llicència i ús

Icono OpenAccess

Citacions

2

Altmetrics

Anàlisi d'autories institucional

Maravall DAutor o coautorArroyo AAutor o coautor

Compartir

9 dejuny de 2019
Publicacions
>
Article
Sí

A neurocalibration model for autonomous vehicle navigation

Publicat a:Lecture Notes In Computer Science. 3562 (PART II): 519-528 - 2005-01-01 3562(PART II), DOI: 10.1007/11499305_53

Autors: Patricio, MA; Maravall, D; Rejon, J; Arroyo, A;

Afiliacions

Univ Alcala de Henares, Dpto Ciencias Computac, Alcala De Henares, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid, Dpto Inteligencia Artificial, Madrid, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid, Dpto Sistemas Inteligentes Aplicados, Madrid, Spain - Autor o coautor
Universidad de Alcalá - Autor o coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o coautor
Veure més

Resum

The paper evaluates the capability of a neural model to calibrate a digital camera. By calibrate we understand the algorithms that reconstructs the 3D structure of an scene from its corresponding 2D projections in the image plane. The most used 3-D to 2-D geometrical projection models are based in the pin-hole model, a free distortions model. It is based in the correspondence established between the image and the real-world points in function of the parameters obtained from examples of correlation between image pixels and real world pixels. Depending on the sensor used, different kind of chromatic aberrations would appear in the digital image, affecting the brightness or the geometry. To be able to correct these distortions, several theoretical developments based on pin-hole models have been created. The paper proves the validity of applying a neural model to correct the camera aberrations, being unnecessary to calculate any parameters, or any modelling. The calibration of autonomous vehicle navigation system will be used to prove the validity of our model.

Paraules clau

Camera calibrationTv cameras

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.

Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-07-20:

  • WoS: 1
  • Scopus: 1

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-07-20:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 3 (PlumX).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Últim Autor (ARROYO CASTILLO, ANGEL).