ICC-GEOMOBIL-00002a

Coordinació de l’activitat: Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC)

Participants: Centre de Visió per Computador

  Període: 2002-2010

 

Objectiu:

Amb una plataforma mòbil que integra sistemes per capturar imatges estereoscòpiques digitals, Lidar terrestre i sistemes d’orientació, identificar i determinar les coordenades dels diferents elements presents en les imatges. Els elements necessaris per l’orientació directa de les imatges capturades estan basats en la tecnologia GPS i en observacions inercials. El programari de captura de dades es basa en tecnologia de Sistemes d’Informació Geogràfics (SIG), i inclou un sistema semiautomàtic de detecció i classificació de la informació (senyals de trànsit i fites quilomètriques, senyals de guals) basat en tècniques de visió per computador.

 

Descripció:

El sistema GEOMÒBIL de l’ICC és una plataforma mòbil on s'integren sistemes per capturar imatges estereoscòpiques digitals, Lidar terrestre i sistemes d'orientació que permeten identificar i determinar les coordenades dels diferents elements que apareixen a les imatges. El sistema general inclou un mòdul d’orientació directa a partir de les observacions GPS i de les mesures d’una unitat inercial. També s’ha desenvolupat la metodologia necessària per calibrar les diferents parts del sistema, així com el sistema d’explotació de les imatges.

Aquest sistema conté funcionalitats per seleccionar i visualitzar les imatges, així com eines per digitalitzar els objectes (eixos de vials, senyals de trànsit, punts quilomètrics, etc.). En col·laboració amb el Centre de Visió per Computador de la Universitat Autònoma de Barcelona, s’han desenvolupat eines per detectar i classificar els senyals de trànsit i per interpretar els senyals informatius amb text, per exemple els guals, que permeten reduir el cost de digitalització de les dades. El sistema assoleix una precisió en la determinació de coordenades per sota d’un metre, precisió que és compatible amb la cartografia a 1:5.000.

Aquesta col·laboració ha continuat amb la visualització dels senyals en un entorn web i amb la detecció d’objectes per protegir la privacitat, que inclouen la detecció de cares i de matrícules. També s’analitza el disseny que ha de tenir la base de dades, que ha de permetre l’explotació de les dades que capta el sistema. Així mateix, s’ha desenvolupat un simulador de navegació per provar la captura d’imatges en funció de la velocitat del vehicle, com a resultat s’ha optimitzat el programari de captació i sincronització.

Així doncs, es tracta d’una eina capaç d’adquirir dades de camp de forma ràpida, eficient i precisa. Per exemple, amb les imatges es poden realitzar inventaris de carreteres amb precisió suficient per a integrar-los en sistemes d’informació geogràfica i en cartografia a escala 1:5.000, així com en catàlegs urbans. El sistema làser permet realitzar mesures de la topografia d’objectes propers i construir models 3D de façanes.

 

Referències bibliogràfiques:

Baró, X.; Vitrià, J.: Weighted Dissociated Dipoles: An extended visual feature set. 6th International Conference on Computer Vision Systems (ICVS2008), Santorini, Greece. Imprès: Theoretical Computer Science and General Issues 2008. Lecture Notes in Computer Science, 5008: 281-290. Spronger ISBN: 978-3-540-79546-9. Maig 2008.

Baró X., Vitrià, J.: Evolutionary Object Detection by means of Naïve Bayes Models Estimation. 10th European Workshop on Evolutionary Computation in Image Analysis and Signal Processing (EvoIASP2008), Naples, Italy. Imprès: Applications of Evolutionary Computing, EvoWorkshops 2008: EvoCOMNET, EvoFIN, EvoHOT, EvoIASP, EvoMUSART, EvoNUM, EvoSTOC, and Evo-TransLog, Nàpols. 2008. Lecture Notes in Computer Science, 4974:235-244. Springer. ISBN: 978-3-540-78760-0. Març 2008.

Serra, A., Baron, A., Bosch, E., Casacuberta, J., Pla, M., Sánchez, S.: Integración de cámaras color en el sistema Geomòbil. 7a Setmana Geomàtica de Barcelona. Barcelona, 2007.

Escalera, S., Pujol, O., Radeva, P.: Traffic Sign Recognition using Error Correcting Techniques. International Conference on Computer Vision Theory and Applications VISAPP2007, pp.281-285, 2007.

Baró, X., Vitrià, J.: Real-Time Object Detection using an Evolutionary Boosting Strategy. 9è Congrés Internacional de l'Associació Catalana d'Intel·ligència Artificial. Perpinyà, 2006. Imprès: Artificial Intelligence Research and Development, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 146:9-18. IOS Press, ISBN: 978-1-58603- 663-7. Octubre 2006.

• Imatges

Imatges

Exemple de captació automàtica de senyals de circulació a partir de les imatges preses pel sistema GEOMOBIL. Exemple de detecció d’un gual.

Mostra dels resultats del programari de reconeixement de senyals