| Регистрация Правила Главная форума Поиск |
| 0
- 02.11.2015 - 10:21
|
Народ, поделитесь, пожалуйста, идеями по сабжу. Каким образом можно реализовать алгоритм распознавания дороги? Вот у меня есть такие идеи: 1. Если видно разделительную полосу – распознавать по разделительной полосе. 2. Распознать по специфическому цвету дорожного полотна. 3. Если после сглаживания фильтром Гаусса и вычитания исходного кадра видны края – то определять по этим краям (правда, такие края дороги видны не всегда). Как правило, края дороги идут друг от друга на одинаковом расстоянии (например, в отличии от реки), в отличии, например, от реки. Таким образом, две параллельные прямые могут служить признаком дороги. Проблема в том, что зимой эти методы работать не будут, да и летом не всегда. Может, у кого то есть какие то другие идеи или кто подскажет ссылки на методологию?     | | ||
| 1
- 02.11.2015 - 10:45
| Думаю, нужно в комплексе применять все эти методы до достижения результата, а не полагаться на какой-то один. | | ||
| 2
- 02.11.2015 - 11:02
| Зимой на обочинах жолтый снег например | | ||
| 3
- 02.11.2015 - 11:04
|
1-Ёроол Гуй > Ну, то что в комплексе это понятно, в одиночку каждый метод очевидно ненадежен. 2-Chichirone > ок, спасибо за идею. | | ||
| 4
- 02.11.2015 - 11:10
| А зачем это нужно? Все дороги уже есть в навигаторах и картах, новые постепенно туда вносятся. | | ||
| 5
- 02.11.2015 - 11:17
| 4-бродяжник > Например, в том случае, когда по каким то причинам нельзя пользоваться GPS-оми вообще какой либо радиосвязью. Допустим, карты есть в памяти, масштабам там другой, нужно распознать на виде сверху некоторые объекты, найти их на карте в памяти и определить свое местоположения. | | ||
| 6
- 02.11.2015 - 11:41
| Ох, что-то мне кажется что ситуация немного надуманная. Попытаюсь понять. Летишь, допустим на воздушном шаре, связи нет, навигатор не работает. Но в таком случае аппаратное распознавание дорог не требуется, пилот лучше любого компьютера распознает дорогу, хотя бы по движущимся машинам. | | ||
| 7
- 02.11.2015 - 11:44
|
Задача странная. Все карты аэро- и космосъёмки имеют жёсткую координатную привязку изначально. Я не видел спутниковых снимков без такой привязки. Разве что когда космонавты из МКС сами снимают... на личные фотоаппараты. С авиасъёмки привязка тоже есть, просто там погрешности привязки и искажений оптики больше (не сильно). Там есть тонкости с совмещением краёв снимков, но процесс автоматизирован (у тех же Гугл, Яндекс - это давно уже рутинная работа). | | ||
| 8
- 02.11.2015 - 11:49
| 6-бродяжник > Ну а если летит не пилот, а киборг. Фантастика? Но фантастика рано или поздно становиться реальностью. А почему нельзя пользоваться радиосвязью? Ну, чтобы, например, не обнаружили... | | ||
| 9
- 02.11.2015 - 11:50
| 6-бродяжник >7-Velist > Автор же курсач или диплом, вроде, пишет.. | | ||
| 10
- 02.11.2015 - 11:50
| Цитата:
| | ||
| 11
- 02.11.2015 - 11:56
| Цитата:
| | ||
| 12
- 02.11.2015 - 12:00
|
Примерно 10 лет назад, когда с навигаторами и картами к ним было намного хуже, люди занимались оцифровкой растровых карт для Garmin-ов. Не видео, конечно, но попробуй покопать в эту сторону, может какими-то идеями обогатишся. Ещё стоит просмотреть в сторону уменьшения информационной насыщенности видео: отказ от цветности, повышение контрастности Ч/Б (точнее серого) изображения. Именно так поступают для систем распознавания образов, чтобы более заметны стали цифровые примитивы, которые потом легко скармливать аналитическим программам. | | ||
| 13
- 02.11.2015 - 12:09
| 11-Velist > Например, крылатые ракеты летят именно так: в реальном времени распознают местность под собой и сравнивают её с заложенной в память картой. Естественно, это должно быть без GPS ввиду высокой вероятности ведения противником РЭБ и постановки помех. | | ||
| 14
- 02.11.2015 - 12:10
| 13+ НУ я думаю, многие знают шутку, что чем бы русские учёные ни занимались, всё равно оружие получается ;) | | ||
| 15
- 02.11.2015 - 12:20
| Цитата:
При анализе снимок не обесцвечивают (это вообще не термин аналитики), а просто рассматривают в разных узких спектральных полосах. Зачастую - одновременно в нескольких. Дороги, например, хорошо различимы в диапазоне 450 до 490 нанометров (синий канал). вот тут обзорно неплохо дано: gisa.ru/101598.html | | ||
| 16
- 02.11.2015 - 12:31
| Да, именно на gisa.ru и подобные порталы я и рекомендовал megabax-у зайти. Спасибо за поправки. | | ||
| 17
- 02.11.2015 - 12:37
| Цитата:
Цитата:
| | ||
| 18
- 02.11.2015 - 12:43
| Цитата:
Для вражеской КР или самолёта поставить помехи - это вам не фунт героина вынюхать. Сейчас это вполне стабильные системы, чрезвычайно устойчивые к помехам (например, WAGE). Они ведут приём в верхней полусфере (соответственно, и источник помех должен находиться выше приёмника), плюс используют векторно-взвешенные измерения (с привязкой ко временным параметрам и картам местности, построенным по другим каналам). Цитата:
Впрочем, для некоторых случаев и это критически важно. | | ||
| 19
- 02.11.2015 - 12:50
|
18-Velist > Ещё раз, для тех кто в танке, напомню - автор делает учебную работу. Не коммерческий проект. Ему просто нужно НАУЧИТЬСЯ реализовывать алгоритмы распознавания образов. Всё ещё непонятно? | | ||
| 20
- 02.11.2015 - 13:01
| Цитата:
Распознавание образов, системы технического зрения - очень востребованная область, и реальных задач там не море, а океан целый. Пусть сделает "простейшую" систему распознавания препятствий для бытового пылесоса, например. Вы думаете, там уже всё придумали, и рынок насыщен? Да как же... | | ||
| 21
- 02.11.2015 - 13:02
|
Другое направление, в котором стоит копать megabax-у - это предельно формализовать понятие "дорога". У дорого есть строгие ГОСТы как то: ширина, радиус поворота, обрамление, расположение указателей, примыкания, транспортных средств. Шаблонов получится не так уж много и накладывать их на формализованную входящую визуальную информацию не должно составить большого труда. Многие алгоритмы сейчас уже внедрены в системы автоматизированного контроля ГИБДД. Они, конечно, ноу-хау, но может оказаться полезным прочитать об этих системах, например, "КРИС-С", "КРИС-П", "Стрела" и прочих. | | ||
| 22
- 02.11.2015 - 13:15
| 20-Velist > Это уж не нам с тобой решать, согласись.. | | ||
| 23
- 02.11.2015 - 13:30
| Цитата:
Но зато мне потом решать, брать такого специалиста или нет. Моделирование на детских кубиках должно оставаться в детском саду. К старшим курсам студент должен решать уже реальные (или хотя бы виртуальные, но потенциально востребованные в ближайшем будущем) задачи. | | ||
| 24
- 02.11.2015 - 13:31
|
(0) megabax ...Проблема в том, что зимой эти методы работать не будут, да и летом не всегда... . ...привязывал как-то к своему гармину растровые карты по гуглевским снимкам. Так вот в лесной зоне некоторые дороги летом не видно из-за листвы, зато они ка-то видны на зимних снимках, когда лес голый. | | ||
| 25
- 02.11.2015 - 13:42
| megabax, не буду отговаривать от выбранной темы, но подскажу другое направление по твоему профилю - бытовые роботы ;) Можно хакнуть Rumba (есть в сети очень подробная литература), Yujin Robot так вообще кроме роботов пылесосов серии iClebo продаёт открытую роботизированную платформу Kobuki (мечтаю купить в дополнение к своему Arte), есть и другие открытые платформы Сервисный робот Tod. Первые шаги вместе с ROS, Что роботу стоит карту построить? (кстати, с темой рекомендую ознакомиться! ;), LUM РОБОТ-ПЛАТФОРМА, ну или вот такие роботизированные игрушки http://ardupilot.com/ | | ||
| 26
- 08.11.2015 - 12:34
|
Спасибо всем за информацию. Задача, кстати, от реальности не оторвала. В частности, задача ориентации на основании с камеры без использования GPS, только распознавая объекты и сравнивая их с картой, которая храниться в памяти - поставил передо мной научный руководитель. Другая задача - это распознавать и отслеживать движущиеся объекты. Предполагаю создать для этого какую то универсальную схему, которая бы решала различные задачи (и перечисленные, и те, о которых писал Кот Шредингера в 25) и в которые, по мимо компьютерного зрения, входила бы система машинного обучения. Но это надо сделать через два года. А сейчас да, стоит задача именно научиться распознавать образы. | | ||
| 27
- 09.11.2015 - 09:35
| Цитата:
Цитата:
Если бы задачи, которые ставили научные руководители не были оторваны от реальности - мы жили бы совсем в другом мире. Возьмите любую реальную задачу технического зрения, классификатор объектов по фото, автоматический генератор тегов по изображению... тысячи реальных задач в этой области, по многим из которых - очень быстро можно получить доход, кстати. | | ||
| 28
- 18.11.2015 - 02:44
|
1 сгладить мелкий шум. 2 проследить "правильные" линии: без ветвлений, разрывов 3 берём самую длинную линию, ищем на других точки, ближайшие к выбранной. 4 отслеживаем самые близкие, выделяем ту, расстояние до которой соответствует ширине дорог. 5 склеиваем полученное. | | ||
| 29
- 18.11.2015 - 14:01
|
Проведите эксперимент. Возьмите сто разных спутниковых снимков и разметьте на них дороги вручную. Попросите сделать то же самое нескольких знакомых. Откройте карту и оцените качество Вашего и знакомых распознавания в процентах. Подумайте, достаточно ли только визуальной информации для решения стоящей перед Вами задачи. Если недостаточно, подумайте, какие еще источники информации могут быть полезны. Возможно полезна идентификация карт в разное время и исследование их наложений (совмещения) Если достаточно, опишите (своими словами) признаки, по которым Вы и знакомые идентифицировали дороги. Список признаков упорядочите по убыванию частоты встречаемости умноженную на простоту детекции и деленную на частоту ошибок. Работайте с алгоритмами детекции признаков по списку, постепенно улучшая алгоритм. | | ||
| 30
- 19.11.2015 - 11:51
|
26 megabax - "сейчас да, стоит задача именно научиться распознавать образы" По спектру. Теория и методы кластеризации: http://www.nrcgit.ru/aster/methods/steps1.htm | | ||
| 31
- 19.11.2015 - 12:18
|
Есть бесплатная программка MultiSpec, в которой алгоритм ISODATA реализован: https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/ Документация: https://engineering.purdue.edu/~bieh...tutorials.html Смотреть 3. Unsupervised Classification (Cluster Analysis) 4. Supervised Classification Вот тут более подробно, с примерами: https://engineering.purdue.edu/~bieh...Intro_9_11.pdf В ENVI методов кластеризации много (в том числе и с обучением), но программа дорогая. http://www.exelisvis.com/ProductsSer...IProducts.aspx | | ||
| 32
- 19.11.2015 - 12:25
|
Вот тут еще по MultiSpec на русском примеры: http://www.geogr.msu.ru/science/aero...2/int_sem2.htm | | ||
| 33
- 20.11.2015 - 16:52
| Цитата:
| |
Интернет-форум Краснодарского края и Краснодара |
