|
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。
本年度はこれまでに検討してきた様々なアルゴリズムを統合し、実際の環境において精度良く信号機を認識システムを構築することに注力した。実際に様々な環境で信号機を撮影すると、色飽和が生じて本来の信号機の色とは異なる色となる場合が多い。これに対応するため、色情報に加え明度情報により信号灯候補画素を検出する手法を提案した。中心部分が色飽和し色情報を失った信号灯でも、周囲に色情報が失われていない画素があれば、その画素の色情報により信号灯候補として検出する。
この手法を、これまで検討してきたステレオカメラを用いて実際の信号機の大きさを利用して信号機を検出する手法と組み合わせ、精度よく検出と認識ができる手法を提案した。さまざまな画像を用いて検出実験を行った結果、適合率0.97、再現率0.71の精度が得られた。また、この時の平均処理時間は1フレームあたり100msec程度であり、実用的な処理時間であることも確認した。
一方で、前年度に引き続き、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についても検討を行った。路面を正確に検出し、提案し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ている。
|
