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Projekt Straßenschilderkennung
Artem ProkopTheodor Malaki
Eike Florian Petersen
29. Juni 2015
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1. Projektdefinition
Der Aufbau der Bilderkennung soll anhand des Papers “A RobustAlgorith for Detection and Classification of Traffic Signs in VideoData” von Tanh Bui-Minh, Ovidiu Ghita, Paul F.Whelan andTrang Hoang umgesetzt werden.
Eingabeformat: EinzelbildAusgabeformat: Bildliche Darstellung der Fundstelle/n
und textuelle Beschreibung der gefundenen Objekte
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2. Umsetzung
Einzelbild lesen
Farbsegmentierung
Flood fill / Flachen finden
Formerkennung
Klassifizierung
Einzelbild schreibentextuelle Dokumen-
tation erzeugen
fur ROT, BLAU, GELB
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2. Umsetzung
Farbsegmentierung
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2.1 Bild vorbereiten
I Farbsegmentierung fur (aktuelle Farbe ROT, BLAU)
I Fur jeden Pixel wird das Verhaltnis der Farbe zur Addition derdrei Farben bestimmt
I Ist das Verhaltnis pos. Pixel weiß, ansonsten schwarz
I Flood fill zur Bereichsfindung
I Bereiche <100 Pixel werden eleminiert, da eineSchilderkennung hier nicht moglich ist.
Aus dem Paper: height >30 Pixeln vorgegeben mit einer Breitevon min. 3 - 4 Pixeln
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2.1 Bild vorbereiten
Farbsegmentierung
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2.2 FormerkennungFarbe Form KategorieRot Oktagonal StopRot Dreieck, Spitze unten Vorfahrt gewahrenRot Dreieck, Spitze oben WarnungRot Kreis VerbotBlau Kreis VerpflichtendBlau Viereck Hinweis
Bildausschnitt bereinigen
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2.2 Formerkennung
Berechnung nach PaperInvariante
Momente
Auswertung
I Rund : 0.98 < E ≤ 1
I Achteck : 0.98 < E ≤ 1 UND 0.7 < R ≤ 1
I Dreieckig : 0.97 < T ≤ 1
I Viereckig : 0.7 < R ≤ 1
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2.2 Formerkennung
Berechnung nach Paper
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2.3 Klassifizierung
Nach der Formerkennung bleiben nur noch wenige Verkehrszeichendie untereinander verglichen werden mussen.
I Skalierung und Endzerrung des Bildes auf 80 x 80
I Linienprofil erstellen (Position in Katalog definiert)
I Hoch / Tiefpunktwechsel vergleichen
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2.4 Ergebnis
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2.5 Verbesserungen
I Bild mit geringerer Auflosung zur Erkennung erstellen
I Endgultige Schilderkennung anhand von Skeletten/NeuronaleNetze
I Drehung von Schildern / Falschschilderkennung anKreuzungen (Fahrbahnerkennung)
I Two Path Filter anstelle von Flood fill (Vortrag von geradeeben)