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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 502366 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 502366

Título del libro: Proceedings Of The International Joint Conference On Neural Networks
Título del capítulo: Distance Estimation Using a Bio-Inspired Optical Flow Strategy Applied to Neuro-Robotics

Autores UNAM:
ERNESTO MOYA ALBOR;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Deep learning; Navigation systems; Neural networks; Optical flows; Robotics; Robots; Stereo image processing; Three dimensional computer graphics; Ultrasonic applications; Classical approach; Convolutional Neural Networks (CNN); Distance estimation; Movement detection; Neurorobotics; Robot navigation; Robot navigation and obstacle avoidance; Robotic applications; Visual servoing

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Resumen:

Movement detection and characterization of a 3D scene are relevant tasks in vision systems and particularly in robotic applications controlled by visual features. One of the challenges to characterize a 3D scene in navigation systems is the depth estimation. In contrast to classical approaches using visual based stereo systems, we propose a monocular distance estimation system using convolutional neural networks (CNN) and a bio-inspired optical flow approach as part of a neuro-robotic system. We train the CNN using optical flow visual features guided by ultrasonic sensor-based measures in a 3D scenario. The datasets used are available in: Http://sites.google.com/up.edu.mx/robotflow/. Experimental results confirm that a monocular camera can be applie for controlling the robot navigation and obstacle avoidance. © 2018 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781509060146
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IJCNN.2018.8489597