Visión artificial - ITCL

Sistemas de Percepción Artificial Inteligente (SPAI)

 

 

SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

El Grupo de Investigación de Sistemas de Percepción Artificial Inteligente (SPAI) tiene una trayectoria previa dentro de los grupos de investigación de Tecnologías de Simulación, RV e Inteligencia Artificial de ITCL Centro Tecnológico donde se ha desarrollado parte del conocimiento científico de este grupo.

El grupo de investigación trabaja en tecnologías en torno a la Visión por Computador en proyectos para empresas de diferentes sectores, con investigaciones ad-hoc y desarrollos experimentales. La línea de investigación del grupo se basa en el procesamiento y extracción de información de interés, por un lado, a partir de imágenes o vídeos capturados principalmente desde cámaras, y por otro, a partir de nubes de puntos 3D generadas con tecnologías Lidar o fotogrametría. Para ello, cuenta con una amplia experiencia en el desarrollo de algoritmos clásicos de visión por ordenador, así como en el desarrollo de proyectos de investigación de aprendizaje profundo. El grupo también trabaja en técnicas generales como el filtrado de datos, la optimización, el control o el aprendizaje automático, que se utilizan habitualmente en los proyectos en los que participa el grupo.

Tiene experiencia en técnicas de visión por ordenador o procesamiento de nubes de puntos, como visión estéreo, fotogrametría y videogrametría, sincronización y procesamiento multicámara, odometría visual, clasificación, detección de elementos u objetos, segmentación, etc. en campos tan diversos como la industria (automoción, bienes de equipo, agroindustria, etc.), el transporte ferroviario, el transporte por carretera, la defensa, la seguridad, etc.

CAPACIDADES DE I+D EN VISIÓN POR ORDENADOR

Detección y clasificación de elementos

Una de los principales aplicaciones de los sistemas de percepción es la detección y clasificación de elementos ya sea en imágenes como en nubes de puntos mediante el empleo de los últimos avances en Deep Learning. El campo de aplicación de esta tecnología es muy vasto, desde reconocimiento y clasificación de señalización vial, reconocimiento de piezas o elementos en industria para tareas de control de calidad o logística. Detección de personas en robótica o seguridad, etc.

Estimación de la Postura

Desarrollo de una herramienta de estimación de la postura de individuos con distintos campos de aplicación como el estudio de la ergonomía en puestos de trabajo o la supervisión de pacientes en el entorno hospitalario.

Percepción aplicada a Robótica y Vehículos Autónomos

Aplicación de múltiples algoritmos de visión para la navegación y reconstrucción que permiten la interpretación de la información del entorno de robot o vehículo autónomo.

Análisis e interpretación de imágenes hiperespectrales

La información que aportan las cámaras multi o hiperespectrales permite caracterizar los elementos o materiales en ámbitos tan dispares como el sector agroalimentario, pudiendo detectar el grado de maduración de frutas y verduras, o en la industria determinando la proporción de los distintos materiales en piezas.

Control de calidad de piezas o productos industriales

La automatización del control dimensional de piezas o la comprobación de impresiones (etiquetado o código de barras) sobre los productos son una de las ventajas que aporta la visión por computador para el aumento de la calidad y la reducción de tareas repetivas y tediosas en los sectores industriales.

NUESTRO EQUIPO

El área está formada por investigadores senior y junior que buscan constantemente la innovación en sistemas de Visión por Computador, en un proceso continuo de aprendizaje y desarrollo.

El equipo está formado por investigadores altamente cualificados que trabajan tanto en nuestra sede en Burgos como en la sede ubicada en el Parque Científico de la Universidad Carlos III (UC3M) en Leganés (Madrid).

 

Investigador principal del grupo de visión artificial

PhD. Basam Musleh

PhD. Basam Musleh

Responsable del Grupo de Investigación de Percepción Artificial para Sistemas Inteligentes

Investigador senior en visión artificial y robótica. Es doctor en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática por la Universidad Carlos III de Madrid (premio a la mejor tesis en Automoción por la Fundación Eduardo Barreiros).

Tiene más de 15 años de experiencia en investigación en visión artificial y vehículos autónomos en campos como la visión estéreo (detección de obstáculos y espacio libre y estimación de la pose de la cámara), odometría visual, filtrado (filtro Kaman), fusión de datos (múltiples cámaras (estéreo, monocular, infrarrojo), lidar), localización (GPS, IMU) y procesamiento de nubes de puntos (detección y clasificación).

Es coautor de varios artículos en revistas científicas y libros especializados. Además, ha presentado una quincena de ponencias, diez de ellas en conferencias internacionales. También es revisor de prestigiosas revistas y conferencias internacionales sobre temas de visión por ordenador y robótica. Evaluador de proyectos europeos en Eureka.

Hasta la fecha, ha trabajado en más de treinta proyectos de investigación financiados con fondos públicos. Antes de trabajar en el ITCL ha sido Profesor Adjunto de Sistemas Perceptivos, Ingeniería de Control y Sistemas de Tiempo Real en el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Carlos III (Madrid) desde 2010 hasta 2017. Realizó una estancia predoctoral en la Oxford Brookes University. Ha dirigido 4 tesis de máster y 15 tesis de licenciatura relacionadas con la Visión por Computador y la Robótica.

Como Jefe del Grupo de Percepción Artificial para Sistemas Inteligentes, lleva a cabo diferentes proyectos y desarrolla productos relacionados con el aprendizaje profundo y la visión por computador clásica como el Reconocimiento Humano y la Estimación de Posturas para la ergonomía, el lugar de trabajo y la evaluación de la salud en los hospitales (Proyecto H2020 WorkingAge, Proyecto H2020 Hosmartai), los sistemas de transporte inteligentes (reconocimiento de señales de tráfico), la seguridad (seguimiento y reidentificación de personas), aplicaciones hiperespectrales para la robótica y el control de procesos industriales, entre otros.