Video görüntülerde gerçek zamanlı trafik şeridi tespit ve takip sistemi

Abstract

Bu tez çalışmasında, yol videolarını değerlendirerek gerçek zamanlı olarak aracın sağ ve solundaki trafik şeritlerini bulmaya yönelik şerit bölgesi belirleme, şerit eşleştirme ve şerit takibi işlemlerini gerçekleştiren bir sistem tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Bu tür sistemlerde amaç, insan kontrolüne gerek kalmaksızın güvenli sürüşü sağlamak ve insan hatalarından kaynaklanan kazaları engellemeye yardımcı olmaktır.İlk işlem olarak simülasyon ortamındaki aracın ön camına yerleştirilen bir kamera yardımıyla alınan renkli görüntü gri seviyesine dönüştürülür. Perspektif görüntüdeki trafik şeritleri dışındaki gürültü diye nitelendirilebilecek diğer nesneleri elemek ve şeritlerin paralelliğini net bir şekilde ortaya çıkarabilmek için orijinal görüntüden kuş bakışı görüntüye geçilir. Bu dönüşümü sağlamak için dört nokta örneklemeli eğik perspektif eşleme metodu kullanılmıştır. İki boyutlu Gabor filtresi ile şerit bölgesine ait olabilecek doğrular ön plana çıkarılırken görüntüdeki diğer kısımlar sönükleştirilmiştir. Belirginleştirilen noktalar kullanılarak düşey piksel yoğunluğu hesaplama yöntemiyle şeritlerin tahmini başlangıç bölgeleri tespit edilmiştir. Bileşik Bezier Eğrisi eşleştirme yöntemiyle noktalardan meydana gelen eğriler elde edilmiştir. Skor fonksiyonu yardımıyla elde edilen eğrilerin şeritlere olan uygunluğu ölçülmüştür. Son olarak şablon şerit eşleme yöntemi ile başlangıçta elde edilen şeritlerin takip edilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen sistem, simülasyon ortamında düz, virajlı, trafiğe açık ve kapalı yollarda çeşitli şerit türleri kullanılarak test edilmiştir. 320x186 çözünürlüğündeki görüntüde ortalama işlem süresi saniyede 67 çerçeve olarak tespit edilmiş ve şerit bulma başarısı da ortalama % 98,7 olarak hesaplanmıştır.

The aim of this thesis is to develop a system which performs lane zone detection, lane matching and lane tracking procedures for finding traffic lanes on real time. The purpose of this kind of systems is to prevent accidents caused by human faults and providing secure drive without needing a human operator.First process is to convert the image frame which is provided by the camera located on the windshield of the car, from RGB space to gray level image. The original image based on perspective view is rectified using the warp perspective mapping method to eliminate the objects different from traffic lanes and to clarify the parallelism of the lanes around the vehicle. Probable lane zones are crystallized and other places are clouded using 2D Gabor filter. Estimated initial coordinates of the lanes are calculated by Vertical Pixel Density method using feature points extracted from Gabor filtering process. Composite Bezier Spline fitting method provides the curves which corresponds to traffic lanes. Success rate of matching lanes is computed by empirical score function. Lane tracking process is further managed by Template Lane Matching method which accelerates the processing. The system is then verified on different conditions which contains straight and curved roads which are open and closed to traffic. Average processing speed for this system is 67 fps on 320 x 186 image resolution. Average traffic lane detection and tracking success rate is calculated as % 98,7.