(untitled) (JÓVENES EN LA CIENCIA, 2019)
La detección y seguimiento de objetos móviles es una tarea indispensable que requerir alta eficiencia computacional y un mínima tiempo de desempeño para lograr la funcionalidad de un sistema autónomo. Un sensor RGBD, como el Kinect©, es un dispositivo que responde a las necesidades de alto desempeño y económico que permite resolver tareas de autonomía en robots de forma eficiente. Este trabajo se enfoca en la detección de objetos móviles para lo cual se configura un sistema de visión RGB-D, para detectar los principales puntos de interés y su correspondiente valor en profundidad en la secuencia adquirida de imágenes. Los puntos detectados en la primera imagen de la secuencia son localizados a lo largo de 5 imágenes consecutivas por medio de flujo óptico, para obtener los datos de velocidad y formar un vector de características de 4 dimensiones. Un modelo probabilista basado en la teoría a contrario permite encontrar los puntos que pertenecen a objetos móviles, analizando su posición y velocidad desde un árbol jerárquico generados con los puntos característicos. Los resultados experimentales muestran la separación de los objetos detectados del resto de la escena.