Post on 23-Jan-2016
Prototipos
Reconocedor de Reconocedor de Señales de Tráfico VerticalesSeñales de Tráfico Verticales
DPTO. MATEMÁTICA APLICADA I
Juan de Dios Castro DíazFernando Díaz Vinuesa
Tutor: Pedro Real Jurado
Motivación y Situación actual
Estructura del proyecto
Segmentación por color
Extracción de regiones de interés
Binarización
Cálculo de momentos
Clasificación
Pruebas y conclusiones
Focalización
Motivación y Situación actualMotivación y Situación actual
El grave problema de los accidentes de tráfico.
Investigación universitaria.
Fabricantes de automóviles.
Volkswagen BoschBosch
UPC.
Carlos III de Madrid. ASINTETURASINTETUR
Estructura del proyectoEstructura del proyecto
Estructura del proyectoEstructura del proyecto
Toma de vídeo
Captura de imágenes
Tratamiento de la imagen
Extracción de posibles
señales
Comprobación con
patrones
Segmentación por colorSegmentación por color
Motivo de su utilización. Espacio de color HSI.
Obtención de umbrales: Iluminación. Paso del tiempo.
Extracción de regiones de Extracción de regiones de interésinterés
Componente conexa.
Necesidad de umbrales.
Motivo de su utilización.
FocalizaciónFocalización
Razón de uso:
BinarizaciónBinarización
Paso a escala de grises. Histograma Umbral Obtención del patrón
Cálculo de momentosCálculo de momentos
Qué es un Momento.
Traslación.
Tipo de Momento utilizado.
Rotación. Cambio de escala.
Precisión.
ClasificaciónClasificación
Mínima distancia Euclídea. Ponderación de los pesos
• A 1 las más discriminantes• A 0’5 las menos discriminantes
El sistema aprende: De sus errores De sus aciertos En ambos casos Actualización de la Base de
Conocimiento. Mejora con el aumento del número de muestras.
Pruebas y conclusionesPruebas y conclusiones
No se mantienen invariantes los valores de los momentos con las señales del video.
7 momentos para cada banda RGB. En la banda predominante del color de la señal existen
más variaciones. Demasiado coste. Equivalente a escala de grises
¿Escala de grises o binarización? Problema escala grises Cambios de luminosidad afectan
más a la banda predominante con lo que binarizamos. Constatado con las referencias.
Ecualización en color Mejora contraste pero los valores de los momentos se diferencian aún más.
Pruebas y ConclusionesPruebas y Conclusiones
Momentos invariantes de Hu 1,2 y 6 los más discriminantes.
Principal problema Variaciones del ángulo entre la cámara y la señal hace que cambie la forma de la señal ante distintas capturas, cambiando por lo tanto los valores de los momentos.
PrototipoPrototipo
Infrarrojos.
Alta resolución. Zoom.
Imágenes en movimiento. Tamaño reducido.
No volátil.
Volátil. Más rápida.
Implementación del algoritmo.
Pipeline.
Dispositivo esclavo.
Mensajes de salida en memoria.
Color.
Trabajos futurosTrabajos futuros
Realización de estudios de color.
Combinación con algoritmos de detección de formas simples.
Simuladores de conducción. Combinación con reglamentos de circulación.
Reconocimiento nocturno.
Combinación con el reconocimiento de otros elementos de la vía.
Momentos invariantes bajo diferentes condiciones de luminosidad y de ángulo