Bilgisayarlı Görü Temelli Araç Belirleme Ve Takibi

Abstract

Sürücüyü, sürüş koşulları ve çarpışma olasılığına karşı uyaran araç içi sürücü yardım sistemlerinin geliştirilmesi, giderek yaygınlaşan bir uygulama alanı bulmaktadır. Yol üzerindeki diğer araçların konumlarının belirlenmesi, sürücü yardım sistemlerinin işlevsel hale gelmesine katkıda bulunan temel veriyi sağlamaktadır. Dolayısıyla bu sistemlerin temelini, dayanıklı ve güvenilir bir şekilde gerçekleştirilmesi amaçlanan araç algılama ve takibi çalışmaları oluşturmaktadır. Tez kapsamında yapılan bu çalışmada, bir veri toplama aracına monte edilmiş tek bir kamera aracılığıyla toplanan gri seviye görüntüler içerisinde araç algılama ve takibi amaçlanmıştır. Sunulan uygulamada; görüntünün arka planında yer alan araç dışı nesnelerin, algılama sürecinde hatalara sebep olmaması için doğrudan kameranın önünde gözlemlenen yol yüzeyi, bir şerit algılama algoritması aracılığıyla, belirlenmektedir. Şeritlerin güvenilir bir şekilde algılandıkları varsayılarak, araçların yol yüzeyinde oluşturdukları gölgelerin ayırt edici özellik olarak kullanımıyla, belirlenen yol yüzeyinde, muhtemel araçların konumları kestirilir. Kestirilen araç konumlarının doğruluğu, dikey kenarların ayırt edici özellik olarak kullanımıyla tetkik edilir. Algılanan araçların takibi, Kalman filtresi temelli bir algoritma aracılığıyla, ardışık görüntüler boyunca gerçekleştirilir. Bu çalışmada geliştirilen algoritmalar, iki boyutlu görüntü düzleminde, kameranın monte edildiği araca göre bağıl araç hızlarının belirlenmesini sağlamaktadır. Kamera aracılığıyla elde edilen veriler, yer koordinat sisteminin iki boyutlu görüntü düzlemine izdüşürülmesinin sonucu olduğundan elde edilen iki boyutlu araç hızları, araçların üç boyutlu bağıl mesafe ve hızlarına dair bilgi içermektedir. Dolayısıyla geliştirilen yaklaşım, gelecek çalışmalar neticesinde, tehdit oluşturabilecek araçlara karşı sürücülerin uyarılmasını sağlayacak sistemlere uyarlanabilecektir.

In recent years, developing on-board driver assistance systems aiming to alert a driver about driving environments and possible collision with other vehicles is becoming an active research area. Determining the position of other vehicles on the road is a key information to help driver assistance systems. Thus, robust and reliable vehicle detecton and tracking are the basic steps in these systems. In this study, a vision system has been developed that analyzes an image sequence taken from a forward-looking camera mounted on a car. The proposed method includes road area finding which has been implemented by a lane detection algorithm to avoid false detections of vehicles caused by the distraction of background objects. Assuming that lanes are succesfully detected, vehicle presence inside the road area is hypothesized by using “shadow” as a cue. Hypothesized vehicle locations are verified using vertical edges. After extracting vehicles, the algorithm effectively track them during successive image frames in a long image sequence using a Kalman filter based tracking algorithm. Because of the fact that the observations obtained by the camera are the projections of the 3D-scene on the 2D-image plane of the camera, the 2D-vehicle velocities provided by the developed algorithms contains information about the real motion (behaviour) of the vehicles. Thus, in the future work, the developed approach can be applied to a system providing an in-vehicle real-time precrash vehicle warning capability based on monocular camera.