К списку форумов К списку тем
Регистрация    Правила    Главная форума    Поиск   
Имя: Пароль:
Рекомендовать в новости

Как распознать дорогу на изображениях космической и аэрофотосъемки?

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.
Гость
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.
Гость
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..
Гость
10 - 02.11.2015 - 11:50
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
Ну, чтобы, например, не обнаружили
И причём тут GPS? Это же пассивный приём.
Гость
11 - 02.11.2015 - 11:56
Цитата:
Сообщение от Ёроол Гуй Посмотреть сообщение
6-бродяжник >7-Velist > Автор же курсач или диплом, вроде, пишет..
А это теперь оправдывает неестественные условия задачи? Надо же, как давно был мой диплом...
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 ;)
Гость
15 - 02.11.2015 - 12:20
Цитата:
Сообщение от Кот Шрёдингера Посмотреть сообщение
отказ от цветности
Ну, это слишком упрощённо. Цвет для аналитики не мешает, мешает неоднозначная (неформализуемая) контрастность при широком спектре. Спутниковые снимки вообще практически все делаются в спектрально расширенных диапазонах (от ИК до УФ), и предоставляются для анализа именно в таком виде ("весят" такие файлы немало).
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:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
или кто подскажет ссылки на методологию?
берётся общедоступная карта, там уже есть все дороги. Аккуратно переносятся на фото.
Цитата:
Сообщение от Velist Посмотреть сообщение
Дороги, например, хорошо различимы в диапазоне 450 до 490 нанометров
вот его и используй.
Гость
18 - 02.11.2015 - 12:43
Цитата:
Сообщение от Ёроол Гуй Посмотреть сообщение
это должно быть без GPS ввиду высокой вероятности ведения противником РЭБ и постановки помех
Все эти глушилки и шумелки страшны в основном на земле, и по большей части для гражданского оборудования.
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:
Сообщение от Ёроол Гуй Посмотреть сообщение
крылатые ракеты летят именно так: в реальном времени распознают местность под собой и сравнивают её с заложенной в память картой
TERCOM - просто один из каналов. С 70-х годов. В толковых КР не менее 3-х независимых друг от друга каналов определения положения. Даже полностью выведя из строя один - вы всё равно получите КР "в подарок". Ну, не в пределах 2-х метров, а в пределах 10-и.
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?
Гость
20 - 02.11.2015 - 13:01
Цитата:
Сообщение от Ёроол Гуй Посмотреть сообщение
автор делает учебную работу
Но неужели для этого нужно брать столь оторванные от реальности задачи?
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..
Гость
23 - 02.11.2015 - 13:30
Цитата:
Сообщение от Ёроол Гуй Посмотреть сообщение
20-Velist > Это уж не нам с тобой решать, согласись..
Не спорю.
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.
CK
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.
Гость
27 - 09.11.2015 - 09:35
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
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.
Эх, где моё студенчество... красота универсальной схемы, мощь единого решения для различных задач... прелесть прямого доступа в женское общежитие напротив. :-)

Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
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.
Ну-ну.
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.
BTR
Модератор
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:
Сообщение от фил Посмотреть сообщение
Вот тут еще по MultiSpec
там распознавание по спектрам.


К списку вопросов
Опции темы Поиск в этой теме
Поиск в этой теме:

Расширенный поиск




Copyright ©, Все права защищены