Projekt Straßenschilderkennung

Artem ProkopTheodor Malaki

Eike Florian Petersen

29. Juni 2015

1. Projektdefinition

Der Aufbau der Bilderkennung soll anhand des Papers “A RobustAlgorith for Detection and Classification of Traffic Signs in VideoData” von Tanh Bui-Minh, Ovidiu Ghita, Paul F.Whelan andTrang Hoang umgesetzt werden.

Eingabeformat: EinzelbildAusgabeformat: Bildliche Darstellung der Fundstelle/n

und textuelle Beschreibung der gefundenen Objekte

2. Umsetzung

Einzelbild lesen

Farbsegmentierung

Flood fill / Flachen finden

Formerkennung

Klassifizierung

Einzelbild schreibentextuelle Dokumen-

tation erzeugen

fur ROT, BLAU, GELB

2. Umsetzung

Farbsegmentierung

2.1 Bild vorbereiten

I Farbsegmentierung fur (aktuelle Farbe ROT, BLAU)

I Fur jeden Pixel wird das Verhaltnis der Farbe zur Addition derdrei Farben bestimmt

I Ist das Verhaltnis pos. Pixel weiß, ansonsten schwarz

I Flood fill zur Bereichsfindung

I Bereiche <100 Pixel werden eleminiert, da eineSchilderkennung hier nicht moglich ist.

Aus dem Paper: height >30 Pixeln vorgegeben mit einer Breitevon min. 3 - 4 Pixeln

2.1 Bild vorbereiten

Farbsegmentierung

2.2 FormerkennungFarbe Form KategorieRot Oktagonal StopRot Dreieck, Spitze unten Vorfahrt gewahrenRot Dreieck, Spitze oben WarnungRot Kreis VerbotBlau Kreis VerpflichtendBlau Viereck Hinweis

Bildausschnitt bereinigen

2.2 Formerkennung

Berechnung nach PaperInvariante

Momente

Auswertung

I Rund : 0.98 < E ≤ 1

I Achteck : 0.98 < E ≤ 1 UND 0.7 < R ≤ 1

I Dreieckig : 0.97 < T ≤ 1

I Viereckig : 0.7 < R ≤ 1

2.2 Formerkennung

Berechnung nach Paper

2.3 Klassifizierung

Nach der Formerkennung bleiben nur noch wenige Verkehrszeichendie untereinander verglichen werden mussen.

I Skalierung und Endzerrung des Bildes auf 80 x 80

I Linienprofil erstellen (Position in Katalog definiert)

I Hoch / Tiefpunktwechsel vergleichen

2.4 Ergebnis

2.5 Verbesserungen

I Bild mit geringerer Auflosung zur Erkennung erstellen

I Endgultige Schilderkennung anhand von Skeletten/NeuronaleNetze

I Drehung von Schildern / Falschschilderkennung anKreuzungen (Fahrbahnerkennung)

I Two Path Filter anstelle von Flood fill (Vortrag von geradeeben)