Systèmes ADAS: Détection de panneaux de vitesse PIF6004 Sujets Spéciaux en informatique II Systèmes ADAS: Détection de panneaux de vitesse Sujets Introduction Détection des panneaux de vitesse Exemple d’implémentation (Traitement d’image H18, équipe Deshaies, Duhaime, Sellam)

Introduction Système ADAS: Ce type de système sont conçus pour augmenter la sécurité routière Ces systèmes assistent les conducteurs dans leurs tâches de conduites, augmentant ainsi le niveau de sécurité et le niveau de stress inhérent à la conduite Les véhicules moteurs offrent maintenant ces systèmes: Antilock Braking System, Adaptive Cruise Control …..

Introduction Les véhicules moteurs offrent maintenant ces systèmes: Blind Spot Detection, Driver Drowsiness Detection, Electronic Stability Control, Intelligent Speed Assistance, Lane Departure Warning/Assist systems, Pedestrian Detection …..

Introduction Les véhicules moteurs offrent maintenant ces systèmes: Rear Cross Traffic Alert, Traffic Sign Recognition,

Introduction Advanced Driver Assistance Systems (ADAS): taches de conduite

Traffic Sign Recognition: Détection des panneaux de vitesse La reconnaissance de panneaux de signalisation comme les panneaux de vitesse peut aussi s’effectuer en deux phases: Segmentation d’image pour l’extraction d’objets rectangulaires (bordure noire et fond blanc/chiffre noir) Segmentation et reconnaissance des chiffres dans les objets rectangulaires détectés

Traffic Sign Recognition: Détection des panneaux de vitesse Méthodologie possible pour la détection et reconnaissance des panneaux de vitesse Détection des formes Détection des contours Détection de couleur (Espace de couleurs: BGR et niveaux de gris) Ratio Hauteur/Largeur Reconnaissance d’objet (texte) Optical Character Recognition (OCR)

Traffic Sign Recognition: Détection des panneaux de vitesse Méthodologie possible la détection et reconnaissance des panneaux de vitesse 1) Trouver les contours avec le filtre de Canny 2) Trouver les polygones à partir des contours trouvés. 3) Vérifier que l'aire de chaque rectangle est  100 pour éliminer les faux positifs 4) Compter le nombre de sommets, 4 pour potentiellement avoir un rectangle 5) Vérifier si chaque sommet est un coin, les 2 arêtes (entrante/sortante d’un sommet) forment un angle entre 80 et 100 degrés pour permettre de trouver les angles droits avec une certaine marge d'erreur

Traffic Sign Recognition: Détection des panneaux de vitesse Méthodologie possible la détection et reconnaissance des panneaux de vitesse 6) Vérifier si les pixels dans les rectangles ont des couleurs proches du blanc et du noir 7) Seuiller ensuite l’image des rectangles validés de façon à obtenir une image binaire (blanc/noir) 8) Détection des caractères par le module OCR (NuGet Microsoft.Windows.ORC ) en lui passant l’image binaire des rectangles représentant chacun un panneau de vitesse. Certains caractères numériques sont parfois confondus avec des lettres. Ces dernières, sont comparées aux chiffres auxquels ils peuvent correspondre, ex: « 5 » pouvant être confondu avec un « S », 1 avec I, 0 avec O.

Traffic Sign Recognition: Détection des panneaux de vitesse Exemple de détection/reconnaissance