Распознавание объектов дорожной сцены с бортовых стереоскопических видео систем

В последние десятилетия вновь возрос интерес к методам компьютерного зрения и их приложениям. Широкое распространение бортовых автомобильных видеорегистраторов делает возможным построение систем активной помощи водителю. Такие системы, в том числе, содержат модули мониторинга текущей дорожной ситуации, распознавания дорожных знаков, а также модули предупреждения столкновений.

В этой связи становится актуальной задача разработки математических моделей, методов и алгоритмов оптического распознавания объектов дорожной сцены. Однако существующие решения, основанные главным образом на методах стереоскопического зрения, являются недостаточно эффективными с точки зрения скорости работы и точности распознавания.

В настоящей работе автором разработана математическая модель дорожной сцены, позволяющая описывать присутствующие на ней объекты, а также их логико-пространственные отношения с текущим участником дорожного движения. Модель дорожной сцены позволяет учитывать в алгоритмах активной помощи водителю других участников дорожного движения, а также информационный контекст движения, выраженный знанием о количестве полос, разделительных линиях, возможности перестроения, а также информацией о наблюдаемых дорожных знаках.

Предложенная модель дорожной сцены используется автором для построения новых методов и алгоритмов распознавания и анализа дорожных ситуаций. Так, на настоящем этапе разрабатывается алгоритм, сочетающий в себе основные преимущества существующих подходов, такие как:

1.​ распознавание объектов в условии отсутствия разметки на дороге;

2.​ распознавание объектов на дальних дистанциях;

3.​ обеспечение работы в режиме реального времени.

При этом автором предусматривается возможность динамической адаптации алгоритма к особенностям текущей дорожной сцены (движение в условиях плохой разметки, заснеженной дороги, работа в условиях затенения дорожного полотна сложными тенями и др.).

Предлагаемые подходы к описанию дорожной сцены, а также соответствующие алгоритмы ее распознавания и анализа программно реализуются на языке программирования C++ с использованием библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV, апробация и тестирование предлагаемых подходов проводится на реальных видеоданных с бортовых стереоскопических систем.

 

Работа выполняется под руководством проф., к.т.н. Крапухиной Н.В.