Road markers classification using binary scanning and slope contours

Road markers guide the driver while driving on the road to control the traffic for the safety of the road users. With the booming autonomous car technology, the road markers classification is important in its vision segment to navigate the autonomous car. A new method is proposed in this paper to classify five types of road markers namely dashed, single, double, solid-dashed and dashed-solid which are commonly found on the two lane single carriageway. The classification is using unique feature acquired from the binary image by scanning on each of the images to calculate the frequency of binary transition. Another feature which is the slopes between the two centroids which allow the proposed method, to perform the classification within the same video frame period. This proposed method has been observed to achieve an accuracy value of at least 93%, which is higher than the accuracy value achieved by the existing method

Розробка методу обробки зображення для систем моніторингу стану транспортної інфраструктури

Identifying and categorizing contours in images is important in many areas of computer vision. Examples include such operational tasks solved by using unmanned aerial vehicles as dynamic monitoring of the condition of transport infrastructure, in particular road markings. This study has established that current methods of image contour analysis do not produce clear and reliable results when solving the task of monitoring the state of road markings. Therefore, it is a relevant scientific and applied task to improve the methods and models of filtration, processing of binary images, and qualitative and meaningful separation of the boundaries of objects of interest. To solve the task of highlighting road marking contours on images acquired from an unmanned aerial vehicle, a method has been devised that includes an operational tool for image preprocessing – a combined filter. The method has several advantages and eliminates the limitations of known methods in determining the boundaries of the location of the object of interest, by highlighting the contours of a cluster of points using histograms. The method and procedures reported here make it possible to successfully solve problems that are largely similar to those that an expert person can face when solving intelligent tasks of processing and filtering information. The proposed method was verified at an enterprise producing the Ukrainian unmanned aerial vehicle "Spectator" during tests of information technology of dynamic monitoring of the state of transport infrastructure. The results could be implemented in promising intelligent control systems in the field of modeling human conscious behavior when sorting data required for the perception of environmental featuresВыявление и классификация контуров на изображениях важна во многих сферах компьютерного зрения. Примером могут быть задачи, решаемые с помощью беспилотных летательных аппаратов, например, динамический мониторинг состояния транспортной инфраструктуры, в частности дорожной разметки. В результате исследований было выявлено, что существующие методы контурного анализа изображений не дают четких и надежных результатов при решении задачи контроля состояния дорожной разметки. Поэтому актуальной является научно-прикладная задача совершенствования методов и моделей фильтрации, обработки бинарных изображений и качественного и содержательного выделение границ объектов интереса. Для решения задачи выделения контуров дорожной разметки на изображениях, полученных от беспилотного летательного аппарата, разработан метод, который содержит оперативный инструмент предварительной обработки изображений – комбинированный фильтр. Разработанный метод имеет ряд преимуществ и устраняет недостатки известных методов при определении границ расположения объекта интереса, путем выделения контуров кластера точек с применением гистограмм. Разработанный метод и процедуры позволяют успешно решать проблемы, в значительной мере сходны с теми, с которыми может сталкиваться человек-эксперт при решении интеллектуальных задач обработки и фильтрации. Предложенный метод прошел апробацию на предприятии, производящем украинский беспилотный летательный аппарат «Spectator» во время испытаний информационной технологии динамического мониторинга состояния транспортной инфраструктуры. Результаты могут быть реализованы в перспективные системы интеллектуального управления в области моделирования сознательного поведения человека по выделению данных, необходимых для восприятия особенностей внешней средыВиявлення і класифікація контурів на зображеннях важлива у багатьох сферах застосування комп'ютерного зору. Прикладом можуть бути оперативні завдання, які вирішуються за допомогою безпілотних літальних апаратів, наприклад, динамічний моніторинг стану транспортної інфраструктури, зокрема дорожньої розмітки. В результаті досліджень було виявлено, що наявні методи контурного аналізу зображень не дають чітких та надійних результатів при вирішенні завдання контролю стану дорожньої розмітки. Тому актуальною є науково-прикладна задача вдосконалення методів і моделей фільтрації, обробки бінарних зображень та якісного і змістовного виокремлення границь об'єктів інтересу. Для вирішення завдання виділення контурів дорожньої розмітки на зображеннях, отриманих від безпілотного літального апарату розроблено метод, який містить оперативний інструмент попередньої обробки зображень – комбінований фільтр. Розроблений метод має ряд переваг та усуває недоліки відомих методів при визначенні меж розташування об'єкта інтересу, шляхом виокремлення контурів кластеру точок із застосуванням гістограм. Розроблений метод та процедури дають змогу успішно вирішувати проблеми, значною мірою подібні до тих, з якими може стикатися людина-експерт при вирішенні інтелектуальних завдань обробки та фільтрації інформації. Запропонований метод пройшов апробацію на підприємстві, що виробляє український безпілотний літальний апарат «Spectator» під час випробувань інформаційної технології динамічного моніторингу стану транспортної інфраструктури. Результати можуть бути імплементовані в перспективні системи інтелектуального керування у галузі моделювання свідомої поведінки людини по виділенню даних, необхідних для сприйняття особливостей зовнішнього середовищ

Road Detection by Using a Generalized Hough Transform

Road detection plays key roles for remote sensing image analytics. Hough transform (HT) is one very typical method for road detection, especially for straight line road detection. Although many variants of Hough transform have been reported, it is still a great challenge to develop a low computational complexity and time-saving Hough transform algorithm. In this paper, we propose a generalized Hough transform (i.e., Radon transform) implementation for road detection in remote sensing images. Specifically, we present a dictionary learning method to approximate the Radon transform. The proposed approximation method treats a Radon transform as a linear transform, which then facilitates parallel implementation of the Radon transform for multiple images. To evaluate the proposed algorithm, we conduct extensive experiments on the popular RSSCN7 database for straight road detection. The experimental results demonstrate that our method is superior to the traditional algorithms in terms of accuracy and computing complexity