[en] Pedestrian detection algorithms have always revolved around RGB scene information, but relying solely on it can be dangerous in situations where conventional cameras don't capture reality properly. For this reason, in recent years, many researchers have studied other alternatives that complement these existing techniques, such as the use of ultrasonic sensors or radars, that provide more reliable information in those situations. Another approach is to use LIDAR sensors, which map reality into point clouds using pulses of light. However, there are few studies that propose pedestrian detection techniques using only the data provided by a LIDAR. In this thesis, we explore this approach through the design and implementation of a pedestrian detection system in 3D point clouds. To do so, we train the PointNet++ point cloud classification network in order to demonstrate that the 3D geometric information of a scene is essential for the neural network to learn properly. Specifically, to carry out supervised training we need to generate a pedestrian and non-pedestrian ground truth in point clouds, so we have designed a semi-automatic labeling system based on the detection in RGB images and the subsequent transfer of these labels to the 3D domain. As a result, we train PointNet++ and test its performance on an outdoor dataset, obtaining outstanding results of up to 99.4% of accuracy and 98.6% of recall. With these results we are firmly corroborating the hypothesis stated in the thesis that 3D geometric information is essential for a neural network to learn to detect pedestrians in outdoor scenes. Not only that, we also surpass the results provided by a conventional detector in RGB images: YOLO, which provides a 48% of recall in the same dataset, thus proving that geometric information should not be an alternative in these systems, but a must.

[es] Los algoritmos de detección de peatones basan sus principios en la información RGB de las escenas, lo que los convierte en sistemas poco fiables en condiciones atmosféricas desfavorables. Por este motivo, durante los últimos años se han estudiado alternativas que complementen este tipo de datos, desde el uso de sensores ultrasónicos y radares hasta los sensores LIDAR, que emiten pulsos de luz para mapear el entorno en forma de nubes de puntos tridimensionales. Algunos investigadores optan por combinar la información RGB proporcionada por las cámaras convencionales con la información geométrica que proporciona un LIDAR, pero hay muy pocos enfoques en que se explore únicamente la importancia de la información geométrica. Por este motivo, en esta tesis se presenta un sistema para detectar peatones en nubes de puntos 3D usando PointNet++ como clasificador en datasets de exteriores, con el objetivo de demostrar la relevancia que la información geométrica tiene en la percepción del entorno. Con tales fines, se diseña un sistema de etiquetaje en nubes de puntos semiautomático basado en la detección de peatones y no peatones en imágenes RGB y en la posterior transferencia de estas etiquetas al dominio 3D. Una vez generado este groundtruth de peatones y no peatones en nubes de puntos, lo usamos para entrenar a PointNet++, obteniendo unos resultados excelentes. La red neuronal proporciona una precisión y un recall de 99.4% y 98.6%, respectivamente, muy por encima del 48% de recall proporcionado por YOLO, un detector en imágenes RGB convencional, con los mismos datasets. De este modo, en esta tesis se prueba rotundamente que la información geométrica es un elemento esencial para comprender los elementos que nos rodean.