13
1/13 Bécsi Tamás, Péter Tamás INNOVÁCIÓ ÉS FENNTARTHATÓ FELSZÍNI KÖZLEKEDÉS KONFERENCIA Budapest, 2007. szeptember 4-6. Képfelismerésen alapuló technológiák gyakorlati felhasználása a közúti közlekedés vizsgálatában Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésautomatikai Tanszék

Bécsi Tamás, Péter Tamás

  • Upload
    malo

  • View
    108

  • Download
    4

Embed Size (px)

DESCRIPTION

INNOVÁCIÓ ÉS FENNTARTHATÓ FELSZÍNI KÖZLEKEDÉS KONFERENCIA Budapest, 2007. szeptember 4-6. Képfelismerésen alapuló technológiák gyakorlati felhasználása a közúti közlekedés vizsgálatában Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésautomatikai Tanszék. Bécsi Tamás, Péter Tamás. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Bécsi Tamás, Péter Tamás

1/13

Béc

si T

amás

, Pét

er T

amás

INNOVÁCIÓ ÉS FENNTARTHATÓ FELSZÍNI KÖZLEKEDÉS KONFERENCIA

Budapest, 2007. szeptember 4-6.

Képfelismerésen alapuló technológiák gyakorlati

felhasználása a közúti közlekedés vizsgálatában

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Közlekedésautomatikai Tanszék

Page 2: Bécsi Tamás, Péter Tamás

2/13

• 6 éve: közúti forgalmi szimulációs modellek– 4-ik éve az EJJT keretein belül

• 4 éve: képfeldolgozás

• Alapvető cél:– Adatsorok mérése mikroszkopikus

modellek identifikációjához

• Következmény:– Egyéb mérésekre is alkalmas

rendszer

A k

utat

ások

hát

tere

Page 3: Bécsi Tamás, Péter Tamás

3/13

Mérési célok:

Terhelésvizsgálat, Viselkedésvizsgálat, Forgalmi körülmények vizsgálata,

Tervezés, elemzés, modellezés, irányítás céljából

Makroszkopikus jellemzők

– Forgalomnagyság [jármű/óra]

– Forgalomsűrűség: [jármű/km]

– Átlagsebesség [km/h]

– Járműkategóriák– Origin-

Destination

Bev

ezet

és, C

élok

Mikroszkopikus jellemzők

– Sebesség, dinamika

– Követési viselkedés

– Sávválasztás– Szabálykövetés– Trajektória

Page 4: Bécsi Tamás, Péter Tamás

4/13

Fel

épít

és

I . Há ttér elkü lön ítés

H átté rm o d e llezé s

E lő fe ld o lgo zá sV id eó b em e n e tH á tté r

e lkü lö n íté s

II . F org alm i param éterek m eghatá rozá s a

O b jek tu m o kk ö rü lh a tá ro lá sa

J á rm ű -reg is z trác ió

P o z íc ió -s im ítá s

Já rm űm a s zk o k

F o rga lm iad a to k

F o rga lm ia d a to k

k in y e ré se

A forgalom mérését kétféle módon végezhető

• Off-line mérés: – digitális kamera, vagy digitalizált analóg felvétel

• On-line mérés: – ipari kamera használata,– geometriai és forgalomtechnikai adatok– jelátvitel– csatlakozás, feldolgozás, tömörítés

Page 5: Bécsi Tamás, Péter Tamás

5/13

Nem-rekurzív modellek:

• Frame differencing• Medián-szűrő• Átlagképzés

(Szórásfigyelés)

Rekurzív módszerek:• AMF szűrő • MoG szűrő • MoD szűrő

Hát

térm

odel

lezé

sA cél az ideális háttér előállítása

Adaptivitás, Zajelnyomás, Ghost effect, Aperture Problem,

Memóriaigény, Processzorigény (Sebesség)

Page 6: Bécsi Tamás, Péter Tamás

6/13

• MoG alapú rekurzív eljárás

• Több eloszlás karbantartása

• Adaptivitás biztosítása – Tanulási és– Felejtési

rátákkal

• Színes és fekete fehér módok

• Azonnali háttér elkülönítés

MoD

met

ódus

Page 7: Bécsi Tamás, Péter Tamás

7/13

• A modellezett háttér és az eredeti kép különbségképzése– (Grayscale vagy RGB módban, egyszerű

vagy arányos különbség)

Járm

űker

esés

• A hasznos képpontok keresése– (Noisegate, alias

szűrők)

• Az objektumok körülhatárolása– (8-connectivity

metódus)

Page 8: Bécsi Tamás, Péter Tamás

8/13

• A körülhatárolás eredménye– [idő, pozíció, járműméret] adatsorok

• Járműregisztráció (időmetszetben)– Pozíció alapú keresés– [járműazonosító, idő, pozíció, járműméret]

adatsorok

• Pozíciósimítás (járműszerinti)– Mozgóablakos polinomiális regresszió, vagy

mozgóátlag– [járműazonosító, idő, pozíció, sebesség,

gyorsulás, járműméret] adatsorok

• Követett jármű keresése – Pozíció és sáv alapú keresés– [járműazonosító, idő, pozíció, sebesség,

gyorsulás, járműméret, köv. azonosító, köv. pozíció, köv. sebesség, köv. gyorsulás, köv. hossz, pozíciókülönbség, sebességkülönbség, gyorsuláskülönbség]

Ada

tfel

dolg

ozás

Page 9: Bécsi Tamás, Péter Tamás

9/13

Mér

ési f

elad

atok

CélLátószö

gPixel/

mFPS

Jármű-takarás

Mik

ros

zko

pik

us

Szakasz-m

enti

Mikro paraméterek, s,v,a,

55°  0,2  10 2Követési köz,

járműkategóriák

Keresztező

s Origin-Destination,

járműkategóriák-  2  0,3  3-4 

Ma

kro

szk

op

iku

s

Szakasz-m

enti

Makro paraméterek, q,v,ρ -  2  0,3  3-4 

Kereszt-

metszeti

Makro paraméterek, q,v,ρ 

55°    0,1 10  1 

Page 10: Bécsi Tamás, Péter Tamás

10/13

Pró

bam

érés

Budapest XI. ker. Bártfai utcaForgalomcsillapító eszközök hatásának vizsgálata

Page 11: Bécsi Tamás, Péter Tamás

11/13

GU

I fe

lüle

t

Page 12: Bécsi Tamás, Péter Tamás

12/13

• A szoftvereket a Borland Delphi RAD környezetével fejlesztettük Microsoft Windows környezetre.

• A file-ban található videók beolvasására a Microsoft Windows alatt elérhető, vagy az arra telepíthető „video codec”-eket használtuk.

• A program kerete és motorja a Borland Delphi Object Pascal nyelvén íródik.

• A programba implementált képfeldolgozó algoritmusok a magas szintű programforrások lassúsága miatt x86 ASM nyelven íródnak.

Tec

hnik

ai m

egje

gyzé

sek

Page 13: Bécsi Tamás, Péter Tamás

13/13

• Újabb (más jellegű) képfeldolgozási módszerek kutatása

• Önálló, telepíthető rendszer tervezése

• Több rendszer összefogása– Adatbázis – Feldolgozás– Forgalom-predikció

Tov

ábbi

mun

ka