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Uno de los retos de la industria del automóvil, hoy en día, es el desarrollo de sistemas de ayuda a la conducción, para incrementar su seguridad y confort. Estos sistemas advierten al conductor de potenciales peligros en situaciones como los adelantamientos, cuando está a punto de salirse del carril o demasiado cerca del vehículo precedente. Son conocidos bajo el nombre de ADAS, advanced driving assistance systems.

Uno de los primeros problemas en los que se ha trabajado en este campo es la detección automática de las líneas que delimitan el carril actual, por su utilidad para los diferentes propósitos mencionados. El enfoque más común consiste en hacerlo sobre secuencias de vídeo capturadas por una cámara adherida al parabrisas que observa un campo de vista similar al del conductor. Aunque hace mucho que se trabaja en este problema, todavía no está completamente resuelto debido a la gran variabilidad de las imágenes a procesar. Por ejemplo, para las diferentes condiciones de iluminación ambiental, grandes variaciones de contraste, imágenes tanto nocturnas como diurnas, túneles etc. Y también por la existencia de marcas viales medio borradas (desgastadas) y ocultas por otros vehículos. Finalmente, por la necesidad de alcanzar un resultado fiable en tiempo real (procesar una imagen en menos de 30 milisegundos).

En este trabajo proponemos un sistema que funciona a tiempo real y que obtiene muy buenos resultados. Estos son evaluados cuantitativamente sobre secuencias video sintéticas, generadas por ordenador pero realistas, de las que conocemos todos los parámetros geométricos de la carretera, como la curvatura, las variaciones de altura, así como la trayectoria del vehículo. Somos capaces de recuperar estos parámetros y compararlos con los reales, muy cercanos en la mayoría de casos. También hacemos una evaluación cualitativa, consistente en procesar numerosas secuencias de video reales, sobreponiéndose las líneas de carril detectadas ( ver vídeos).