Upload
cs-center
View
53
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Определение скорости автомобиля в потоке
Студент: Леонид ИвановРуководитель: Алексей Артамонов
Дано:● Видеопоток с камеры, установленной сбоку над дорогой● “Железный” сервер
2/10
Задача:Требовалось сделать систему, определяющую скорости автомобилей на видеопотоке, на основании обнаруженных номерных знаков автомобилей в видео потоке. Система должна быть робастной к погодным условиям, времени суток и т.п.
3/10
Зачем?
Это может быть полезно для систем, которым необходимо моделировать поток машин, уметь узнавать какие машины едут в потоке, с какими номерными знаками и оценивать их скорость, при этом не используя дорогостоящей аппаратуры.
Уже существует множество систем, решающих такую задачу, и даже больше, однако стоимость таких решений очень велика.
4/10
Используемые технологии:
● docker - на сервере хочется не навредить среде и безопасно экспериментировать. также удобно, что в последствии можно упаковать всю систему в docker контейнер, уже готовый к удобному употреблению
● python - удобно экспериментировать, мало кода, много результата
● opencv - работа с видео потоком, всё что нужно для анализа изображений
5/10
6/10
Что уже сделано:● Собран контейнер Docker с настроенным окружением● Написан необходимый скрипт для создания обучающих выборок● Сделана обучающая выборка для метода Виолы-Джонса● Написан скрипт, использующий обученный каскад Хаара для
детектирования номерных знаков● С помощью HoG было получено что-то наподобие идентификатора
рамки● Незаконченная попытка распознать номерные знаки, а именно сделан
поворот и попытки разделить отдельные символы
7/10
Как были детектированы номера?
8
С помощью обученного классификатора Виолы-Джонса(использует признаки Хаара) детектируются номерные знаки. Далее были попытки идентифицировать номер с помощью гистограммы направленных градиентов(HOG).
Поворот номера
9
... minградиенты по оси y
Удаление лишнего вокруг номера и попытки разделения символов
10Гистограмма цветов вдоль оси x
Гистограмма градиентов отдельно вдоль x и y
Возникшие проблемы
● Проблемы с обучением классификатора Виолы-Джонса● Встроенный в opencv метод Виолы-Джонса не выдает дескриптор● Встроенный в opencv MultiTracker позволяет добавлять объекты для
отслеживания, но не позволяет удалять их● Метод проб и ошибок, так характерный для анализа изображений● Хоть разрешение видеопотока большое, разрешение номерных знаков в
среднем 70х20, связанное с этим множество проблем и отсутствие достойной информации про решение поставленной задачи в таких условиях
11/10
Чему я научился в процессе● Язык python● Библиотека opencv● Множество методов анализа изображений
12/10
Планы на будущее● Улучшить идентификацию номерных рамок● Доделать определение скорости● Научиться распознавать номер
13/10