A Novel Disparity Transformation Algorithm for Road Segmentation

The disparity information provided by stereo cameras has enabled advanced driver assistance systems to estimate road area more accurately and effectively. In this paper, a novel disparity transformation algorithm is proposed to extract road areas from dense disparity maps by making the disparity value of the road pixels become similar. The transformation is achieved using two parameters: roll angle and fitted disparity value with respect to each row. To achieve a better processing efficiency, golden section search and dynamic programming are utilised to estimate the roll angle and the fitted disparity value, respectively. By performing a rotation around the estimated roll angle, the disparity distribution of each row becomes very compact. This further improves the accuracy of the road model estimation, as demonstrated by the various experimental results in this paper. Finally, the Otsu's thresholding method is applied to the transformed disparity map and the roads can be accurately segmented at pixel level.Comment: 16 pages, 8 figure

Sistema de detecção em tempo real de faixas de sinalização de trânsito para veículos inteligentes utilizando processamento de imagem

A mobilidade é uma marca da nossa civilização. Tanto o transporte de carga quanto o de passageiros compartilham de uma enorme infra-estrutura de conexões operados com o apoio de um sofisticado sistema logístico. Simbiose otimizada de módulos mecânicos e elétricos, os veículos evoluem continuamente com a integração de avanços tecnológicos e são projetados para oferecer o melhor em conforto, segurança, velocidade e economia. As regulamentações organizam o fluxo de transporte rodoviário e as suas interações, estipulando regras a fim de evitar conflitos. Mas a atividade de condução pode tornar-se estressante em diferentes condições, deixando os condutores humanos propensos a erros de julgamento e criando condições de acidente. Os esforços para reduzir acidentes de trânsito variam desde campanhas de re-educação até novas tecnologias. Esses tópicos têm atraído cada vez mais a atenção de pesquisadores e indústrias para Sistemas de Transporte Inteligentes baseados em imagens que visam a prevenção de acidentes e o auxilio ao seu motorista na interpretação das formas de sinalização urbana. Este trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de detecção em tempo real de faixas de sinalização de trânsito em ambientes urbanos e intermunicipais, com objetivo de realçar as faixas de sinalização da pista para o condutor do veículo ou veículo autônomo, proporcionando um controle maior da área de tráfego destinada ao veículo e prover alertas de possíveis situações de risco. A principal contribuição deste trabalho é otimizar a formar como as técnicas de processamento de imagem são utilizas para realizar a extração das faixas de sinalização, com o objetivo de reduzir o custo computacional do sistema. Para realizar essa otimização foram definidas pequenas áreas de busca de tamanho fixo e posicionamento dinâmico. Essas áreas de busca vão isolar as regiões da imagem onde as faixas de sinalização estão contidas, reduzindo em até 75% a área total onde são aplicadas as técnicas utilizadas na extração de faixas. Os resultados experimentais mostraram que o algoritmo é robusto em diversas variações de iluminação ambiente, sombras e pavimentos com cores diferentes tanto em ambientes urbanos quanto em rodovias e autoestradas. Os resultados mostram uma taxa de detecção correta média de 98; 1%, com tempo médio de operação de 13,3 ms.Mobility is an imprint of our civilization. Both freight and passenger transport share a huge infrastructure of connecting links operated with the support of a sophisticated logistic system. As an optimized symbiosis of mechanical and electrical modules, vehicles are evolving continuously with the integration of technological advances and are engineered to offer the best in comfort, safety, speed and economy. Regulations organize the flow of road transportation machines and help on their interactions, stipulating rules to avoid conflicts. But driving can become stressing on different conditions, leaving human drivers prone to misjudgments and creating accident conditions. Efforts to reduce traffic accidents that may cause injuries and even deaths range from re-education campaigns to new technologies. These topics have increasingly attracted the attention of researchers and industries to Image-based Intelligent Transportation Systems that aim to prevent accidents and help your driver in the interpretation of urban signage forms. This work presents a study on real-time detection techniques of traffic signaling signs in urban and intermunicipal environments, aiming at the signaling lanes of the lane for the driver of the vehicle or autonomous vehicle, providing a greater control of the area of traffic destined to the vehicle and to provide alerts of possible risk situations. The main contribution of this work is to optimize how the image processing techniques are used to perform the lanes extraction, in order to reduce the computational cost of the system. To achieve this optimization, small search areas of fixed size and dynamic positioning were defined. These search areas will isolate the regions of the image where the signaling lanes are contained, reducing up to 75% the total area where the techniques used in the extraction of lanes are applied. The experimental results showed that the algorithm is robust in several variations of ambient light, shadows and pavements with different colors, in both urban environments and on highways and motorways. The results show an average detection rate of 98.1%, with average operating time of 13.3 ms