1.3. Систематизация проблем интеллектуального управления дорожным движением и способов их решения

Управление дорожным движением как сложный многоаспектный процесс содержит в себе множество проблем, которые решаются специалистами данной области. На Рисунке 1 приведены основные проблемы управления дорожным движением.

Из общих принципов управления системами известно, что для решения существующих проблем и улучшения условий движения транспорта необходимо иметь достоверную информацию о складывающейся дорожно-транспортной ситуации. Следовательно, одной из основных проблем, стоящих перед разработчиками ИТС, следует считать проблему сбора достоверной информация о состоянии дорожного движения. Для этого систему обычно оснащают анализаторами транспортных потоков. Наиболее универсальными можно считать проборы, которые анализируют видеоизображение транспортного потока. При этом существует проблема распознавания образов (чаще всего – образов транспортных средств и их номерных знаков).

Рисунок 1. Проблемы управления дорожным движением

Рассмотрим более подробно вопросы решения задачи распознавания образов, а также детально один из методов, который может быть применен при решении проблем анализа транспортных протоков в ИТС.

Сегментация изображения является одним из важнейших этапов в задачах распознавания образов, которые решаются в том числе и при создании ИТС. Целью сегментации является нахождение границ однородных областей на изображении. Качество проведенной сегментации определяет результат и время выполнения всей работы по распознаванию изображения. Сегментация изображений может проводиться с использованием дистанционных преобразований, методов гистограммного анализа, различного рода фильтрации, моментных функций, спектрального анализа, математической морфологии.

Пороговая обработка изображений является одним из фундаментальных подходов к сегментации изображений, завоевавших популярность в системах, требующих быстрого принятия решения.

Одной из наиболее актуальных и сложных задач обработки информации от видеодатчиков является выделение и распознавание (захват) движущихся объектов и их последующее автоматическое сопровождение в условиях действия различного рода помех и возмущений и создание на этой основе информационно-телекоммуникационной системы, осуществляющей мониторинг наземной обстановки. В ИТС основными объектами, которые требуется распознать, являются транспортные средства. Главная задача подобных систем — информировать оператора о сложившейся ситуации в контролируемой зоне и/или реализовать заранее предусмотренные программно заложенные действия исполнительными механизмами системы.

Процесс построения информационно-телекоммуникационных систем предполагает цифровую обработку изображения с целью выделения значимой информации, ее анализ для решения задач, определяемых целевым назначением системы, а также передачу обработанных данных на КП по каналам телекодовой связи с ограниченной пропускной способностью в условиях воздействия помех.

Обзор отечественных и зарубежных публикаций показывает, что наибольшее распространение в существующих и перспективных разработках получили системы сбора информации, в которых видеодатчиками служат матрицы светочувствительных элементов, а именно приборы с зарядовой связью (ПЗС). Поэтому для решения задач управления системой в первую очередь необходимо провести анализ представления трехмерных динамических сцен с помощью двухмерных проекций – изображений, получаемых с помощью матриц ПЗС.

Учитывая, что при дистанционном управлении системой оператору КП приходится принимать решения в реальном масштабе времени при недостаточно полной информации о наземной обстановке и воздействии разного рода помех и искажений, становится очевидным необходимость автоматизации процессов обработки изображений.

Целью автоматической обработки изображений в системе дистанционного управления и контроля состояния системы является улучшение качества изображений и/или статистическая оценка определенных аспектов последовательности динамических изображений наземной обстановки, которые не поддаются непосредственному наблюдению в исходной форме. В любом случае требуется осуществить «объединение» системы сбора информации (ССИ) РК с оператором КП. Реализация такого объединения предполагает исследование математических моделей источников изображений.

Отличительной особенностью задач обработки, анализа и идентификации динамических изображений является их многомерность. В простейшем случае изображение характеризуется двумя пространственными координатами, к которым добавляется третья - временная.

Рассмотрим модель формирования изображений. В общем случае для системы сбора информации (ССИ) РК источником информации о состоянии наблюдаемого пространства является неоднородное и нестационарное световое поле. С позиций зрительного восприятия световое поле в каждой точке пространства характеризуется яркостью, цветовым тоном и насыщенностью, которые могут меняться во времени. Это поле можно представить также спектральной функцией потока излучения в направлении наблюдателя (измерителя) или распределением освещенности в плоскости чувствительного элемента видеодатчика. На практике часто используются монохромные (одноцветные) изображения. Их можно описать некоторой функцией яркости , которая характеризует распределение яркости в плоскости изображения. Значение функции представляет уровень яркости по шкале серого. Предполагается, без потери общности, что , и монохромное изображение считается непрерывным.

В случае необходимости цветное изображение может быть представлено в виде трех монохромных изображений: красного, зеленого и синего (R,G,B) цвета. При этом каждый канал - R, G или B имеет отдельный параметр, указывающий на величину соответствующей компоненты в общем цветном изображении.

Для определенности в дальнейшем будем рассматривать монохромное изображение. Модель формирования изображения имеет вид:

,

где – оператор преобразования, формирующий выходное изображение объекта в плоскости изображения по входному изображению в плоскости объекта.

Формирование изображения в достаточно общем случае можно представить следующим образом:

, (1)

где весовая функция определяет зависимость между распределениями энергии, излучаемой в окрестности некоторой точки объекта , и точки ее изображения.

В том случае, когда функция инвариантна в плоскости объекта уравнение (1) приобретает вид:

Равенство (1.2) описывает двумерную линейную систему формирования изображения (СФИ), инвариантную к сдвигу.

Процесс формирования цифрового изображения при воздействии аддитивных искажений (шума) представляется в виде:

Из формулы (1.3) следует, что качество изображения зависит от весовой функции СФИ и от шума. В реальных условиях на качество изображения влияют факторы внешней среды (условии распространения сигналов), а также недостатки алгоритмов обработки и несовершенство аппаратуры, формирующей изображение. Идеальное изображение можно получить только при весовой функции, имеющей форму единичного импульса, и при отсутствии шума.

Использование цифровых телекамер обеспечивает решение задач пространственной и яркостной дискретизации непрерывного изображения , т.е. замену координат его элементов дискретными значениями и квантование яркости этих элементов на определенное число уровней. В память компьютера РК информация об изображении вводится в виде множества матриц, значения элементов которых определены на целочисленной прямоугольной решетке, покрывающей область поля зрения .

С формальной точки зрения, входной информацией СФИ РК является упорядоченное множество чисел, являющихся элементами последовательности матриц размером , где и — соответственно число строк и столбцов дискретного поля зрения .

Область будем рассматривать как растр, матрицу — как функцию на растре: значение — как яркость в точке , , . Функцию будем называть цифровым изображением на растре . Таким образом, под термином “изображение” подразумевается множество двумерных, дискретных по времени и квантованных по уровню сигналов.

Следует отметить, что функции и могут быть определены не во всей области растра , а только в некоторой ее части , однако удобно их доопределить нулевыми значениями в точках .

Таким образом, эталонное и реальное изображение объекта будут представляться финитными функциями, т.е. функциями, обращающимися в нуль за пределами некоторого компактного множества.

Рассмотрим проблему моделирования процесса выделения объектов на окружающем фоне. Для представления входного изображения в виде (1) достаточно построить отображение:

,

обладающее следующими свойствами:

, если , ;

, если .

Отображение можно назвать правилом разметки точек растра : каждая точка получает смысловую метку с номером . При этом точки с одной меткой представляют собой область отдельного объекта или область фона.

Моделирование отображения можно осуществить только на основе эвристических соображений. Понятия «объект» и «фон» в терминах свойств матрицы размером формализовать нельзя. Значение эвристических предположений уменьшается, если имеется априорная информация о распределении яркостей в области объекта и фона, а также динамических свойствах контролируемых объектов. В этом случае понятия «объект» и «фон» поддаются частичной формализации.

Из априорной информации об объектах в большинстве случаев имеются сведения об их связности. Объект, как правило, не может состоять из нескольких разрозненных частей. В противном случае производят его декомпозицию на несколько более простых элементов (объектов).

Сегментацию целесообразно провести в два этапа. Эти этапы показаны на Рисунке 2.

Рисунок 2. Этапы сегментации изображения

Грубой сегментацией является построение характеристической функции объединения областей только объектов:

, если ;

, если .

Построение такой функции позволяет выделить фон. После чего необходимо осуществить «раскраску» - разметку бинарного изображения , включающего совокупность изображений нескольких объектов.

В отличие от грубой сегментации раскраска осуществляется без наличия эвристики. Это связано с точной формализацией понятия «объекта» для бинарного изображения. Областью объекта является множество точек растра, состоящее из точек , для которых , оно связно и не содержится внутри никакого большего связного множества, состоящего из точек , для которых . Следует подчеркнуть, что приведенная формализация имеет место только для непересекающихся областей объектов. В случае их пересечения строгая формализация невозможна.

Конечной целью моделирования сегментации изображений является разбиение поля зрения на области объектов и область фона .

Пороговое ограничение по яркости — один из распространен­ных методов сегментации. Это обусловлено тем, что изображения объектов манипулирования часто имеют доста­точно однородную яркость и резко выделяются из фона. Метод применим в ИТС, так как типичная картина обстановки, соответствует этим критериям.

Наиболее просто пороговая обработка осуществляется в слу­чае, когда заранее известно, что изображение состоит из одного объекта и фона, причем яркость точек объекта находится в пределах , а яркость точек фона либо меньше , либо больше . В этом случае каждой точке сопоставляется метка 1, если , и метка 0 в противном случае. Произведенная таким образом грубая сегментация является окончательной вследствие условия .

Иногда известно, что яркости объектов различны и, более того, известны пороги: яркость объекта находится в преде­лах . В этом случае можно сформировать следующее правило разметки точек:

Однако такая разметка будет правильной только при выполнении двух условий:

в точке выполнено

Другими словами, интервалы яркости объектов не должны пересекаться, яркость фона должна меняться вне яркости объектов.

Частичная или многозначная разметка может одновременно являться грубой разметкой точек, в том числе — отделением фона. Последнее будет выполнено в том случае, когда т. е. когда яркость фона отделена от яркости объ­ектов.

В ряде задач робототехники пороги яркости объектов и фона неизвестны, поэтому метод порогового ограничения следует до­полнить способом определения порогов. Определение порогов обычно связано с анализом гистограмм. Гистограмма — это отображение из множества значений яркости в множе­ство натуральных чисел, каждому сопоставляется число точек , для которых .

Глобальный максимум гистограммы соответствует наиболее часто встречающемуся значению яркости . В большинстве задач доминирует фон, так что значение отвечает фону (в при­веденных выше обозначениях .Следует ожидать, что и близкие к значения яркости также соответствуют фону. Для определения порога, отделяющего яркость объектов от яркости фона, достаточно располагать дополнительной инфор­мацией. Приведем наиболее распространенные примеры такой информации.

Допустим, что известно некоторое соотношение (типа неравенства), связывающее яркость любой точки фона и объектов, например:

для любых точек .

В этом случае можно заключить, что для любой точки любого объекта выполнено условие

Найдем теперь глобаль­ный максимум части гистограммы в области . Пусть он достигается в точке .

Следует ожидать, что , т. е. — яркость, наиболее часто встречающаяся в точках объектов. Из соотношения можно заключить, что для любой точки области фона выполнено условие

Соотношения дают пороги яркости для точек объектов и фона. Как следует из п. 1, они позволяют построить частичную или многозначную разметку. Предположим, что вышесказанное имеет место при . Пусть глобальный максимум гистограммы достигается в точке . Пусть в области (т. е. в области ) глобальный максимум достигается в точке . Поэтому можно сделать вывод, что яркость точек объектов меньше 20, яркость точек фона больше 25. Возникает вопрос о точках про­межуточной яркости, т. е. в интервале . Если такие точки имеются, а исходная информация верна, то это возможно только за счет помех. Тогда нужно выбрать порог яркости, разделяющий объекты и фон, равным, например, среднему между значениями и . В рассмотренном примере . Ситуация может быть и иной, когда это неравенство не выполнено. В этом случае можно осуществить грубую многозначную разметку: точкам в яркостью ниже сопоставляется метка 1, точкам яркостью выше - метка 0, остальным точкам – две метки: 0 и 1. Перейти от такой разметки к окончательной можно, используя локальные методы сегментации, а при отсутствии информации, необходимой для их реализации, - используя эвристическое правило выбора порога путем усреднения величин и .

Аналогичные рассуждения имеют место и в случае, когда вместо неравенства (1) мы располагаем неравенством

где >1 - известный коэффициент. Кроме того, вместо неравенств (2) и (3), выполнение которых означает, что яркость выше яркости объектов, можно рассмотреть аналогичные неравенства:

с известным порогом и коэффициентом.

Информация (4) может иметь место в случае, когда фон «темнее» объектов.

Рассмотрим теперь информацию о соотношении площадей области фона и области объектов, часто встречающуюся в задачах, связанных с СТЗ роботов. Пусть известно, что

Где - известный коэффициент; – число точек области . Введем зависимость

Где – гистограмма распределения яркости. Пусть – общее число точек растра. Априорная информация (5) позволяет заключить, что число точек . Поэтому можно сделать вывод, что яркость фона заключена в пределах , где — решение уравнения . Заметим, что — возрастающая функция. Точное решение уравнения обычно не представляется возможным, поэтому в качестве следует выбрать такое значение, чтобы где – шаг изменения .

Указанные два типа априорной информации позволяют решить задачу сегментации при и осуществить грубую сегмента­цию при . В любом случае такого рода информация позво­ляет осуществить частичную или многозначную разметку, которая обычно служит важной исходный информацией для локальных методов типа наращивания областей.

Рисунок 3. Гистограммы: а – при однородных объекте и фоне; б – идеализированная; в – реальная.

При отсутствии априорной информации указанных двух типов существует подход к определению порогов, связанный с нахождением не только глобального максимума гистограммы, но и других ее экстремумов. Допустим, что изображение состоит из фона и одного объекта. При постоянной яркости фона и объекта гистограмма имеет простейший вид (Рисунке 3 а).Такой вид гистограммы в реальной ситуации далек от действительности, более реальна гистограмма, представленная на Рисунке 3б.

В этом случае гистограмма носит бимодальный характер, так как имеются два ярко выраженных максимума – глобальный, соответствующий фону, и локальный, соответствующий объекту.

Для гистограммы, показанной на рисунке 4 б, естественно установить разделяющий объекты и фон порог яркости по ее минимуму. Однако такой подход затруднен в связи с тем, что рисунке 4 а, не отвечает реальному распределению яркостей. Реальная гистограмма имеет ступенчатый, и в связи с большим количеством ложных экстремумов поиск их производить сложно (исключение составляет глобальный максимум). Поэтому локальный максимум гистограммы, соответствующий наиболее часто встречающейся яркости точек объектов, следует находить по правилу

где - пределы квантования; - некоторая окрестность точки глобального максимума. Для выбора окрестности необходима дополнительная априорная информация.

Например, при известном соотношении площадей объектов и фона применим указанный выше способ.

После нахождения экстремумов необходимо найти располагаемую между ними точку минимума гистограммы. Эту гистограмму на отрезке можно аппроксимировать аналитической функцией, например параболой .

Коэффициенты находятся методом наименьших квадратов. Аппроксимация сглаживает гистограмму на отрезке , в пределах которого она приобретает качественно тот же вид.

Все сказанное переносится на случай нескольких объектов , если их яркости мало отличаются друг от друга по сравнению с минимальным перепадом яркости объект-фон. Правда, в этом случае пороговая обработка даст грубую, а не окончательную сегментацию.

Одним из важнейших этапов обработки видеоинформации, в том числе в ИТС, является сегментация изображений. Решение этой задачи оказывает непосредственное влияние на качество распознавания объектов.

Достоинствами метода являются:

• простота реализации;

• хорошее качество сегментации при выполнении условий, накладываемых на фон и объекты.

Недостатки метода:

• необходимость присутствия априорной информации хотя бы одного вида;

• условия накладываемые на фон и объекты – однородная яркость объектов и резкое выделение их из фона.

Для мобильных комплексов ИТС, обладающих сравнительно невысокой производительностью, во многих случаях целесообразно использовать метод порогового ограничения. Этот метод прост в реализации и дает результаты высокого качества в случае выполнения условий достаточной однородности яркости объектов, и резком выделении их из фона, а также при наличии априорной информации указанных типов.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что одну из важных проблем организации дорожного движения, а именно – проблему сбора достоверной информации о состоянии дорожного движения, можно и целесообразно с экономической точки зрения решать путем применения видеоустройств, которые затем позволяют произвести сегментацию изображений описанным методом.