El presente trabajo nace de la idea de intentar solucionar la problemática de
los accidentes de tránsito en carreteras, especialmente de los buses
interprovi ncia les.
La idea es situar una cámara de video en la parte superior del vehículo y
mediante el algoritmo desarrollado, determinar si el bus está en su carril o
si se está desviando. Se plantea el reconocimiento y análisis de las líneas de
las carreteras mediante el procesamiento de imágenes.
Con el objetivo de implementar un sistema de análisis completo y
aprovechando las capacidades del procesamiento de imágenes, se ha
planteado reconocer las líneas y distinguirlas de acuerdo a sus
características. Considerando las líneas de la pista en zona de carretera, se
tienen cuatro tipos:
Línea blanca continua: indica los límites de la pista.
Línea amarilla continua: indica pista de doble sentido, lo cual significa
que no se puede cambiar de carril.
Línea blanca segmentada o discontinua: significa división de carriles y
tránsito en la misma dirección.
Línea amarilla segmentada o discontinua: significa que la pista es de
doble sentido, sin embargo está permitido el cambio de carril.
Para el presente trabajo de investigació..n, se consideran tres tipos de líneas:
Líneas continuas (blancas o amarillas), líneas discontinuas blancas y líneas
discontinuas amarillas. Entonces al reconocer alguna línea, se analizará
para saber qué tipo es y finalmente el sistema marcará las líneas para
indicar los bordes de los carriles sobre la carretera.
El desarrollo del algoritmo se dividió en tres partes: segmentación de todos
los objetos que contrastan con el color del pavimento, identificación de las
líneas y clasificación de las líneas encontradas.
En la segmentación de los objetos se utilizó primero Umbralización
automática. Este proceso reconocía la tonalidad de gris que marcaba la
diferencia entre la tonalidad del pavimento y la de las líneas. Sin embargo,
usando este método no se obtuvo los resultados esperados debido a la
presencia de líneas con distintas tonalidades. Entonces se usó un filtro
detector de contrastes de tal manera que con esto sólo se tiene una idea
dónde pueden estar las líneas. Luego se usa esto como máscara y se hace
una umbralización automática en cada región independiente hallada en el
filtro.
La identificación de las líneas fue un proceso más empírico. Ya que primero
se obtuvieron los datos de los objetos: área, longitud, ancho, ángulo y
centro de gravedad (centroide). Luego se estableció un rango de valores -
hallado experimentalmente- de cada parámetro que mediante
comparaciones, se concluía si es que se trataba de una línea. En esta parte
se tuvo que hacer muchos ajustes luego de las pruebas. Puesto que en un
principio se trabajó con líneas casi ideales y el rango fue muy reducido.
En la clasificación de las líneas, también se uso un método similar al
anterior: basado en comparaciones. Aunque en esta parte fue necesario
tener mayores consideraciones para el desarrollo del algoritmo. Se tuvo que
considerar el tema de la perspectiva para saber obtener mediciones más
exactas con relación a la realidad.
Finalmente un sistema de ayuda o asistencia al conductor para buses
interprovinciales, tendría como base e.ste algoritmo de análisis desarrollado.
Sin embargo faltaría establecer el sistema de control que recibiría las
señales del algoritmo de reconocimiento y emitiría las salidas hacia los
actuadores ya sea de manera pasiva (algún tipo de sonido o luz) o activa
(control del volante o de los frenos). De tal manera que el bus pueda ser
más seguro ante errores del chofer.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/724 |
| Date | 02 September 2011 |
| Creators | Velásquez Rodríguez, José Luis |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
Page generated in 0.0129 seconds