Αυτόματος εντοπισμός και αναγνώριση σημάτων οδικής κυκλοφορίας - Αδάμ, Αικατερίνη (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας. Εργαστήριο Φωτογραμμετρίας, 2014)
Η Όραση Υπολογιστών και η Μηχανική Μάθηση δύνανται να χρησιμοποιηθούν σε ένα ευρύ φάσμα ιδιαίτερα ενδιαφερουσών εφαρμογών. Μία χαρακτηριστική εφαρ- μογή συνιστά η δημιουργία Συστημάτων Υποβοήθησης Οδήγησης (Driving Assistance Systems), τα οποία ουσιαστικά στοχεύουν, με την εξέλιξή τους, στην πλήρως αυτοματοποιημένη οδήγηση. Για τη δημιουργία ενός τέτοιου συστήματος απαι- τούνται διάφορες επιμέρους εφαρμογές, όπως συστήματα αυτόματου εντοπισμού εμποδίων, εντοπισμού λωρίδων οδικής κυκλοφορίας και εντοπισμού και κατη- γοριοποίησης σημάτων οδικής κυκλοφορίας. Η παρούσα εργασία στοχεύει στη δημιουργία της τελευταίας εφαρμογής. Πιο συγκεκριμένα, εκμεταλλευόμενη τεχνικές επεξεργασίας εικόνας και μηχανικής μάθησης φιλοδοξεί να δημιουργήσει έναν αλγόριθμο που είναι ικανός να αναγνωρίζει αυτόματα ποιές πινακίδες οδικής κυκλοφορίας συναντά ένα κινούμενο όχημα. Προς το παρόν, μία τέτοια εφαρμογή μπορεί να χρησιμοποιηθεί βοηθητικά (για παράδειγμα στέλνοντας προειδοποιητικούς ήχους όταν ο οδηγός παραβιάζει μία από τις υπάρχουσες πινακίδες), αλλά ακόμα μπορεί να αποτελέσει και μέρος ενός συστήματος αυτόματης καταγραφής της α- κριβούς θέσης των πινακίδων. Πληθώρα προβλημάτων ανακύπτουν κατά τη διαδικασία, τα οποία ο αλγόριθμος οφείλει να υπερβεί προκειμένου να λειτουργεί ικανοποιητικά. Ανάμεσά τους συγκαταλέγονται οι έντονες εναλλαγές στις συνθήκες φωτεινότητας, οι οποίες οφείλονται όχι μόνο στις εναλλαγές ημέρας-νύχτας αλλά και στις διαφορετικές καιρικές συνθήκες. Ακόμα, πιθανά προβλήματα στην αυτόματη διαδικασία εντοπισμού και αναγνώρισης προκαλούν αποκρύψεις των πινακίδων, αλλοιώσεις στο χρώμα τους, λόγω της έκθεσης στον ήλιο, βανδαλισμοί που υφί- στανται συχνά τα σήματα, καθώς και η ύπαρξη παρόμοιων αντικειμένων. Επίσης, καθώς συχνά οι πινακίδες στρέφονται και μετακινούνται, ο αλγόριθμος που θα αναπτυχθεί οφείλει να παρουσιάζει ανοχές σε ανάλογους μετασχηματισμούς. Η δομή της παρούσας εργασίας είναι η ακόλουθη. Αρχικά πραγματοποιείται μία εκτενής αναφορά στις διάφορες μεθόδους, που έχουν χρησιμοποιηθεί κατά καιρούς για τον συγκεκριμένο σκοπό, καθώς ο αυτόματος εντοπισμός και κατηγοριοποίηση πινακίδων οδικής κυκλοφορίας συνιστά ένα ιδιαίτερα ευρύ και δραστήριο πεδίο έρευνας. Κατόπιν, αναλύεται και επεξηγείται ο αλγόριθμος που συντάχθηκε στο πλαίσιο της παρούσας εργασίας με έμφαση στο θεωρητικό υπόβαθρο των τεχνικών όρασης υπολογιστών και μηχανικής μάθησης που επιστρατεύτηκαν. Μοναδικό δεδομένο εισόδου για τον αλγόριθμο συνιστούν έγχρωμες εικόνες ειλημμένες από φωτομηχανή χαμηλού κόστους, η οποία έχει τοποθετηθεί σε κινούμενο όχημα. Στις εικόνες πραγματοποιείται εντοπισμός βάσει χρώματος, προκειμένου να εντοπιστούν περιοχές ενδιαφέροντος, που πιθανώς περιέχουν πινακίδες οδικής κυκλοφορίας. Ακολουθεί ο κυκλικός μετασχηματισμός Hough, που εκμεταλλεύεται τις γεωμετρικές ιδιότητες των σημάτων και οι τελικές περιοχές ενδιαφέροντος αναπαρίστανται με τη χρήση των περιγραφέων HOG και εισέρχονται σε ταξινομητές (Μηχανές Δια- iii νυσματικής Στήριξης), που έχουν προηγουμένως εκπαιδευθεί. Για την εκπαίδευση του συστήματος δημιουργήθηκε μία βάση δεδομένων με εικόνες που περιέχουν τα ελληνικά σήματα οδικής κυκλοφορίας. Οι εικόνες ελήφθησαν κάτω από διαφορετικές καιρικές συνθήκες και συνθήκες φωτισμού και στη συνέχεια διεξήχθη σειρά πειραμάτων, ώστε να διαπιστωθεί η επιτυχία του αλγορίθμου που αναπτύχθηκε. Τα αποτελέσματα συνοψίζονται και σχολιάζονται στο τέλος της εργασίας, όπου ακόμα παρατίθενται και κάποια τελικά συμπεράσματα και προτάσεις για μελλοντική έρευνα, όσο και η χρησιμοποιηθείσα βιβλιογραφία.