Bécsi Tamás, Péter Tamás

1. INNOVÁCIÓ ÉS FENNTARTHATÓ FELSZÍNI KÖZLEKEDÉS KONFERENCIABudapest, 2007. szeptember 4-6.Képfelismerésen alapuló technológiák gyakorlati felhasználása a közúti közlekedés vizsgálatábanBudapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésautomatikai Tanszék Bécsi Tamás, Péter Tamás

2. 6 éve: közúti forgalmi szimulációs modellek • 4-ik éve az EJJT keretein belül • 4 éve: képfeldolgozás • Alapvető cél: • Adatsorok mérése mikroszkopikus modellek identifikációjához • Következmény: • Egyéb mérésekre is alkalmas rendszer A kutatások háttere

3. Mérési célok: Terhelésvizsgálat, Viselkedésvizsgálat, Forgalmi körülmények vizsgálata, Tervezés, elemzés, modellezés, irányítás céljából Makroszkopikus jellemzők Forgalomnagyság [jármű/óra] Forgalomsűrűség: [jármű/km] Átlagsebesség [km/h] Járműkategóriák Origin-Destination Mikroszkopikus jellemzők • Sebesség, dinamika • Követési viselkedés • Sávválasztás • Szabálykövetés • Trajektória Bevezetés, Célok

4. A forgalom mérését kétféle módon végezhető • Off-line mérés: • digitális kamera, vagy digitalizált analóg felvétel • On-line mérés: • ipari kamera használata, • geometriai és forgalomtechnikai adatok • jelátvitel • csatlakozás, feldolgozás, tömörítés Felépítés

5. A cél az ideális háttér előállítása Adaptivitás, Zajelnyomás, Ghost effect, Aperture Problem, Memóriaigény, Processzorigény (Sebesség) Nem-rekurzív modellek: • Frame differencing • Medián-szűrő • Átlagképzés (Szórásfigyelés) Rekurzív módszerek: • AMF szűrő • MoG szűrő • MoD szűrő Háttérmodellezés

6. MoG alapú rekurzív eljárás • Több eloszlás karbantartása • Adaptivitás biztosítása • Tanulási és • Felejtési rátákkal • Színes és fekete fehér módok • Azonnali háttér elkülönítés MoD metódus

7. A modellezett háttér és az eredeti kép különbségképzése • (Grayscale vagy RGB módban, egyszerű vagy arányos különbség) • A hasznos képpontok keresése • (Noisegate, alias szűrők) • Az objektumok körülhatárolása • (8-connectivity metódus) Járműkeresés

8. A körülhatárolás eredménye • [idő, pozíció, járműméret]adatsorok • Járműregisztráció (időmetszetben) • Pozíció alapú keresés • [járműazonosító, idő, pozíció, járműméret] adatsorok • Pozíciósimítás (járműszerinti) • Mozgóablakos polinomiális regresszió, vagy mozgóátlag • [járműazonosító, idő, pozíció, sebesség, gyorsulás, járműméret]adatsorok • Követett jármű keresése • Pozíció és sáv alapú keresés • [járműazonosító, idő, pozíció, sebesség, gyorsulás, járműméret, köv. azonosító, köv. pozíció, köv. sebesség, köv. gyorsulás, köv. hossz, pozíciókülönbség, sebességkülönbség, gyorsuláskülönbség] Adatfeldolgozás

9. Mérési feladatok

10. Budapest XI. ker. Bártfai utca Forgalomcsillapító eszközök hatásának vizsgálata Próbamérés

11. GUI felület

12. A szoftvereket a Borland Delphi RAD környezetével fejlesztettük Microsoft Windows környezetre. • A file-ban található videók beolvasására a Microsoft Windows alatt elérhető, vagy az arra telepíthető „video codec”-eket használtuk. • A program kerete és motorja a Borland Delphi Object Pascal nyelvén íródik. • A programba implementált képfeldolgozó algoritmusok a magas szintű programforrások lassúsága miatt x86 ASM nyelven íródnak. Technikai megjegyzések

13. Újabb (más jellegű) képfeldolgozási módszerek kutatása • Önálló, telepíthető rendszer tervezése • Több rendszer összefogása • Adatbázis • Feldolgozás • Forgalom-predikció További munka