Detecção e classificação de sinalização vertical de trânsito em cenários complexos

Abstract

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. Este trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de detecção e classificação de sinalização vertical de trânsito em imagens de cenários de tráfego complexos. O sistema de reconhecimento visual automático dos sinais destina-se a ser utilizado para o auxílio na atividade de direção de um condutor humano ou como informação para um veículo autônomo. Com base nas normas para sinalização viária, foram testadas duas abordagens para a segmentação de imagens e seleção de regiões de interesse. O primeiro, uma limiarização de cor em conjunto com Descritores de Fourier. Seu desempenho não foi satisfatório. No entanto, utilizando os seus princípios, desenvolveu-se um novo método de filtragem de cores baseado em Lógica Fuzzy que, juntamente com um algoritmo de seleção de regiões estáveis em diferentes tons de cinza (MSER), ganhou robustez à oclusão parcial e a diferentes condições de iluminação. Para classificação, duas Redes Neurais Convolucionais curtas são apresentadas para reconhecer sinais de trânsito brasileiros e alemães. A proposta é ignorar cálculos complexos ou features selecionadas manualmente para filtrar falsos positivos antes do reconhecimento, realizando a confirmação (etapa de detecção) e a classificação simultaneamente. A utilização de métodos do estado da arte para treinamento e otimização melhoraram a eficiência da técnica de aprendizagem da máquina. Além disso, este trabalho fornece um novo conjunto de imagens com cenários de tráfego em diferentes regiões do Brasil, contendo 2.112 imagens em resolução WSXGA+. As análises qualitativas são mostradas no conjunto de dados brasileiro e uma análise quantitativa com o conjunto de dados alemão apresentou resultados competitivos com outros métodos: 94% de acurácia na extração e 99% de acurácia na classificação.

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. This work presents a study on techniques for detecting and classifying traffic signs in images of complex traffic scenarios. The system for automatic visual recognition of signs is intended to be used as an aid for a human driver or as input to an autonomous vehicle. Based on the regulations for road signs, two approaches for image segmentation and selection of regions of interest were tested. The first one, a color thresholding in conjunction with Fourier Descriptors. Its performance was not satisfactory. However, using its principles, a new method of color filtering using Fuzzy Logic was developed which, together with an algorithm that selects stable regions in different shades of gray (MSER), the approach gained robustness to partial occlusion and to different lighting conditions. For classification, two short Convolutional Neural Networks are presented to recognize both Brazilian and German traffic signs. The proposal is to skip complex calculations or handmade features to filter false positives prior to recognition, making the confirmation (detection step) and the classification simultaneously. State-of-the-art methods for training and optimization improved the machine learning efficiency. In addition, this work provides a new dataset with traffic scenarios in different regions of Brazil, containing 2,112 images in WSXGA+ resolution. Qualitative analyzes are shown in the Brazilian dataset and a quantitative analysis with the German dataset presented competitive results with other methods: 94% accuracy in extraction and 99% accuracy in the classification.