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