2011 Fiscal Year Annual Research Report
車載カメラを用いた交通信号の認識と運転支援システムの開発
| Project/Area Number |
22500164
|
|---|
| Research Institution | Sendai National College of Technology |
|---|
Principal Investigator |
大町 方子 仙台高等専門学校, 専攻科, 准教授 (90316448)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大町 真一郎 東北大学, 大学院・工学研究科, 教授 (30250856)
|
|---|
| Keywords | 高度道路交通システム / 道路環境認識 / 交通信号 / 運転支援システム / 画像認識 / パターン認識 / テンプレートマッチング / コンピュータビジョン |
|---|
| Research Abstract |
本研究課題では、車載カメラで取得した動画を対象として画像中の信号機を高速・高精度に検出し、点灯している色を認識するシステムを開発することを具体的な目的としている。
本年度はまず、前年度に構築したカメラおよびノート型パーソナルコンピュータを用いた実験システムを用い、自動車に搭載して実際の道路環境のデータを取得した。ステレオカメラを用い、視差のある動画像を取得することで、さまざまな実験を可能としている。そしてこれを用いて道路環境及び信号を認識するためのさまざまな検討を行った。
信号機の検出手法としては、前年度検討した代数的テンプレートマッチング法を用いた手法のほか、色情報を活用する方法を検討した。多様な信号データを収集し、点灯している信号の色のデータベースを作成し、信号機らしい色の領域を抽出する方法を検討した。その際に視差を用い、検出された領域の大きさを規格で決まっている実際の信号機の大きさと比較することでより高精度に信号機の領域を検出する手法を開発した。加えて、撮影条件によっては色飽和が生じて本来の信号機の色とは異なる色となっている場合にも対応できるよう、アルゴリズムを改良した。
本年度は信号機自体の検出に加え、道路の路面を正確に抽出することで、道路環境を把握し、信号機の高精度検出に応用する手法についても検討した。路面の色及びテクスチャを用い、人工ニューラルネットワークを用いて路面を検出する手法を開発した。これを先に述べた信号機の検出アルゴリズムと組み合わせることで、より高精度な認識が可能になると考えられる。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実験システムの構築が終了し、データ取得およびアルゴリズム開発・評価が順調に進んでいる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
信号検出の精度がまだ低いため、今後はさらに精度を上げるためのアルゴリズムの改良を行なう。さらに、運転支援のための方策について検討し、システムに組み込む。これらの結果を国内外の学会で発表する。
|
