opencv - コンピュータ ビジョン、道路の検出、どこから始めればよいでしょうか?

Question

私は EE の学部生で、道路 (主に曲がり角) を検出する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。要件は、GPS 座標とターンの方向が与えられた場合、ロボットが特定のポイントまでナビゲートできることです。問題は、GPS 座標が非常に不正確であり、道路が常にまっすぐであるとは限らないことです。そのため、道路の両側を検出し、それに応じてロボットをナビゲートする必要があります。

ロボットの両側に2台のカメラを取り付けることを考えています。これは通常、ロボットを道路の中央に保つために使用され、ロボットが曲がり角の 5 メートル以内にある場合、カメラの 1 つが曲がり角を案内します。

私はraspberry piに取り組んでいますが、テスト目的で、Ubuntuを実行しているラップトップにsimplecvとopencvをインストールしました。私はコンピュータービジョンの経験がまったくありません。どこから始めればよいかわかりません。上記のタスクを達成するためのアルゴリズムを教えてください。simplecv または opencv で作業する必要がありますか? Python または C++? 個人的にはpythonのsimplecvが好きですが、それがタスクを達成できるかどうかはわかりません。

どんな助けでも大歓迎です。私を正しい軌道に乗せてください！

キャンパスでプロジェクトのデモを行います。ここにキャンパスの道路の写真があります。

編集: 理想的な条件、渋滞なし、障害物なし。一定の道路幅。

Answer 1

うまくいくと思う提案なので、試してみてください。使用する 4 つの画像は、Robert Laganiere による「OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook」からの参照です。これは私が画像処理を勉強するために使用した本の 1 つで、HoughLine を使用した道路で同様の例がありました。

以前は HoughLine を使用していましたが、道路では使用していませんでした。より良いアイデアを提供するために、ここにあります=>

元の画像は次のとおりです。

これで、画像に Canny を適用できます。これは次のようになります。

または、ソーベルも使用できます...

その後、HoughLine を適用します。

パラメータを自分で調整する必要があります。

ここに私の提案があります=>

フロントカメラを数メートルまでの車線を検出できるようにわずかに低く配置し、ROI (関心領域) を使用して、車線が最も可能性が高いビデオの下半分に焦点を当てることができます。これはノイズを除去するためで、道路に平行な他のオブジェクトも検出されます。

ロボットが検出された両方の道路線の中央にとどまるようにします。ROI のもう 1 つの使用法は、線の片側が消えることです。これは、見た目に斜めに動いていることを意味します。ロボットが軌道に戻るように調整できます。

ターンが発生した場合、線が垂直ではなくなった場合 (キャニー オペレーターを介して)、線が再び垂直になるまでターンを行うように指定できます。

もちろん、線の角度に基づいて右折するか左折するかをチェックするために、2 つの異なる関数を作成する必要があります。

これが私が問題に取り組む方法です。私の方法はかなりまともな結果をもたらすはずです。直面する唯一の問題は、Houghlines と Canny のパラメーターを調整することです。

(PS あなたの写真を見ると、道路の縁石の側面に時々ギャップがあることに気付きます。覚えていれば、各ライン間の最大ギャップを指定してラインと見なすことができる HoughLine の代わりに HoughLineP をお勧めします。それでもうまくいかない場合は、ビデオのフレームに前処理を行う必要があるかもしれません。)

私の方法がお役に立てば幸いです。幸運を。他に何か助けが必要な場合は、この回答にコメントしてください。できる限りお手伝いします(:

Answer 2

「どこから始めればよいか」と聞かれるので、道路/車線検出の問題について読むことから始めることをお勧めします。大学の図書館で、この問題に関する文献を探してみてください。

たとえば、DAVIES、E.ロイの本。コンピューターとマシン ビジョン: 理論、アルゴリズム、実用性。Elsevier/Academic Press、2012 年、「第 23 章 車載ビジョン システム」があり、「道路の位置特定」と「道路標示の位置」の問題に対する基本的なアプローチが説明されています。Davies の本には、コメント付きで更新された書誌セクションもあります。

より詳細な背景については、次のような「調査」記事を確認してください。この記事では、問題を解決するためのさまざまなアプローチを比較しています。

MCCALL、ジョエルC。TRIVEDI、Mohan M. 運転支援のためのビデオベースの車線推定と追跡: 調査、システム、および評価。インテリジェント輸送システム、IEEE トランザクション、2006 年、7.1: 20-37。