Детектирование проезжей части на монокулярном изображении дорожной сцены

Новикова Т.Д. (ММ-12-1, 2b692d2473bd4tdnovikova@yandex.ru)

Одними и текущих задач, стоящими перед исследователями в области компьютерного зрения являются построение и модернизация систем автономного управления транспортными средствами и  систем помощи водителю. Данная проблема включает в себя множество подзадач, таких как:

• построение маршрута автомобиля
• подбор оптимальной скорости и траектории движения
• детектирование препятствий для избегания столкновений, в том числе с дорожными столбами, с ограждениями, с пешеходами и с другими транспортными средствами
• Ориентация в плохих погодных условиях

В рамках решения этих подзадач возникает необходимость детектирования проезжей части на изображении дорожной сцены.

Целью данной работы является разработка алгоритма программного обеспечения, позволяющего детектировать проезжую часть на изображении, полученном с монокулярной подвижной камеры.

В качестве исходных данных используются открытые тестовые наборы изображений, в том числе пакет изображений, сформированный в рамках проекта создания системы оценки качества детектирования проезжей части Технологическим институтом Карлсруэ и исследовательским институтом компании Honda, и др.

Данные пакеты включают в себя изображения, снятые в различных условиях, таких как:

• погода (солнечные, пасмурные дни и проч.)
• местоположения (городская магистраль, просёлочная дорога, грунтовка)
• типы дороги (асфальт, бетон, грунт, снег)
• размеры дороги (скоростные дороги, магистральные улицы и дороги, улицы и дороги местного назначения).

Задачами данной работы являются изучение методов и способов оценки качества детектирования проезжей части на изображении дорожной сцены, описание особенностей работы монокулярной камеры, разработка программного обеспечения позволяющего детектировать проезжую часть, с использованием технологий машинного обучения на языке C++ и с использованием открытой библиотеки компьютерного зрения OpenCV.

Результатом данной работы будет являться алгоритм, строящий карту сегментации по исходному  изображению, и на которой будет обозначена проезжая часть.

Научный руководитель – к.т.н., доц. Полевой Дмитрий Валерьевич