Diseño de un algoritmo para el análisis de carreteras basado en procesamiento de imágenes

摘要

El presente trabajo nace de la idea de intentar solucionar la problemática delos accidentes de tránsito en carreteras, especialmente de los busesinterprovi ncia les.La idea es situar una cámara de video en la parte superior del vehículo ymediante el algoritmo desarrollado, determinar si el bus está en su carril osi se está desviando. Se plantea el reconocimiento y análisis de las líneas delas carreteras mediante el procesamiento de imágenes.Con el objetivo de implementar un sistema de análisis completo yaprovechando las capacidades del procesamiento de imágenes, se haplanteado reconocer las líneas y distinguirlas de acuerdo a suscaracterísticas. Considerando las líneas de la pista en zona de carretera, setienen cuatro tipos:Línea blanca continua: indica los límites de la pista.Línea amarilla continua: indica pista de doble sentido, lo cual significaque no se puede cambiar de carril.Línea blanca segmentada o discontinua: significa división de carriles ytránsito en la misma dirección.Línea amarilla segmentada o discontinua: significa que la pista es dedoble sentido, sin embargo está permitido el cambio de carril.Para el presente trabajo de investigació..n, se consideran tres tipos de líneas:Líneas continuas (blancas o amarillas), líneas discontinuas blancas y líneasdiscontinuas amarillas. Entonces al reconocer alguna línea, se analizarápara saber qué tipo es y finalmente el sistema marcará las líneas paraindicar los bordes de los carriles sobre la carretera.El desarrollo del algoritmo se dividió en tres partes: segmentación de todoslos objetos que contrastan con el color del pavimento, identificación de laslíneas y clasificación de las líneas encontradas.En la segmentación de los objetos se utilizó primero Umbralizaciónautomática. Este proceso reconocía la tonalidad de gris que marcaba ladiferencia entre la tonalidad del pavimento y la de las líneas. Sin embargo,usando este método no se obtuvo los resultados esperados debido a lapresencia de líneas con distintas tonalidades. Entonces se usó un filtrodetector de contrastes de tal manera que con esto sólo se tiene una ideadónde pueden estar las líneas. Luego se usa esto como máscara y se haceuna umbralización automática en cada región independiente hallada en elfiltro.La identificación de las líneas fue un proceso más empírico. Ya que primerose obtuvieron los datos de los objetos: área, longitud, ancho, ángulo ycentro de gravedad (centroide). Luego se estableció un rango de valores -hallado experimentalmente- de cada parámetro que mediantecomparaciones, se concluía si es que se trataba de una línea. En esta partese tuvo que hacer muchos ajustes luego de las pruebas. Puesto que en unprincipio se trabajó con líneas casi ideales y el rango fue muy reducido.En la clasificación de las líneas, también se uso un método similar alanterior: basado en comparaciones. Aunque en esta parte fue necesariotener mayores consideraciones para el desarrollo del algoritmo. Se tuvo queconsiderar el tema de la perspectiva para saber obtener mediciones másexactas con relación a la realidad.Finalmente un sistema de ayuda o asistencia al conductor para busesinterprovinciales, tendría como base e.ste algoritmo de análisis desarrollado.Sin embargo faltaría establecer el sistema de control que recibiría lasseñales del algoritmo de reconocimiento y emitiría las salidas hacia losactuadores ya sea de manera pasiva (algún tipo de sonido o luz) o activa(control del volante o de los frenos). De tal manera que el bus pueda sermás seguro ante errores del chofer.