[VISIÓN COMPUTACIONAL] Resumen Intro - Aplicación de la Visión Computacional

Hablaré un poco sobre la detección de señales de tráfico.

Las señales de tráfico indican al conductor información para conducir en forma segura. El reconocimiento de señales es básico para sistemas automatizados o asistentes de navegación.

Yá que las señales son de distintas formas y colores, se puede detectar patrones en ellas. La coloración es una cosa que esta en constante cambio debido a los cambios en la iluminosidad a lo largo el día o a los cambios en el clima, por lo que dificulta la extracción de información de estas señales.

Para reconocer señales es encesario reconocer sus figuras, simbolos, etc, que es mucho más eficiente que simplemente tener una base de datos con imagenes de la señal que se quiere reconocer.

Descripción del sistema

El proceso de detección sigue los pasos a continuación:

1. Detectar los candidatos de señales de tráfico usando información de color e intensidad.
2. Buscar candidatos usando detección de bordes.
3. Predecir el movimiento de un candidato en la imagen y dirigir la camara a el.
4. Extraer los simbolos y caracteres (si es necesario).
5. Identificar la señal comparandola con el patrón obtenido.

Detectando regiones del candidato

Tipicamente las señales de tráfico se caracterizan por tener formas distintas y colores variados, como ejemplo está la señal de velocidad, tiene forma circular (no en México) con el borde de color rojo y fondo blanco donde se encuentra el número que representa la velocidad máxima.

Entonces se utiliza ésta información para crear un patrón, Se utiliza el color rojo que no siempre es fiable, por lo que es un extra. se detecta la forma de la señal utilizando binarización de la imagen y comparando formas, la que se busca es un circulo.

Selección de candidatos por bordes

Se utiliza la información de la forma. Se crea un área en cada candidato y luego se extraen las formas obtenidas en el paso anterior.

Para detectar circulos: si un borde es parte de un circulo, el centro del circulo debería existir en la linea que pasa el borde y tiene la misma dirección que el gradiente del mismo.

Movimiento de la camara

Se utilizan dos camaras, una que es la que detecta un posible candidato y es estatica en todo momento, generalmente es una camara de gran definición para detectar gran parte del panorama. La otra es una cámara movil que se mueve en funcion a la posición aproximada dada por la detección de la primera cámara.

Ya que la señal se mueve en forma contraria al vehículo, la cámara debe reaccionar a este movimiento hasta obtener la señal.

Identificando las señales

La identificación se lleva a cabo utilizando un algoritmo de patrones basado en correlación normalizada. Es un sistema muy robusto en condiciones donde la luz es una variable.

Se utilizan imagenes plantilla en blanco y negro de lo que se quiere detectar. A continuacion se muestran las plantillas y la detección de patrones de acuerdo con las plantillas.

En mi posible proyecto

El proyecto anterior es muy interesante ya que habla de la posibilidad de automoviles parcial o totalmente automatizados, cosa que siempre me ha llamado la atención. Mi poryecto en este mismo momento no está muy enfocado en algo especifico pero definitivamente me gustaría agregar el reconocimiento de señales de tráfico como un candidato a lo que haré en el semestre.