Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/81568
Title: Fully automatic roadside video camera calibration and traffic analysis
Other Titles: Calibração automática de câmaras de video vigilância rodoviária e análise de tráfego
Authors: Ferreirinha, André Miguel Martins 
Orientador: Batista, Jorge Manuel Moreira de Campos Pereira
Keywords: Calibração de câmaras; Pontos de fuga; Segmentação do primeiro plano; Análise de tráfego; Detecção de faixas; Camera Calibration; Vanishing Points; Foreground Segmentation; Traffic Analysis; Lane Detection
Issue Date: 23-Sep-2016
Serial title, monograph or event: Fully automatic roadside video camera calibration and traffic analysis
Place of publication or event: DEEC
Abstract: Nos últimos anos vários trabalhos foram realizados pela comunidade científica sobre sistemas de monitorização de tráfego.Sistemas capazes de detectar acidentes em tempo real, carros em contra mão ou qualquer outro tipo de infracções são bastante procurados, com o objectivo de melhorar a segurança rodoviária dos condutores. O desafio actual incide sobre a diminuição do número de acidentes nas estradas ou, em caso de acidente, providenciar assistência no local o mais rápido possível. Assim, um sistema inteligente de monitorização de tráfego capaz de detectar estas incidências em tempo real pode emitir avisos para as autoridades competentes de forma a providenciar, por exemplo, uma mais rápida assistência médica em caso de necessidade. Alguns dos trabalhos já desenvolvidos na área do tráfego rodoviário, recorrendo a sistemas de visão, não requerem qualquer calibração de câmaras. Apesar disso estes requerem que o utilizador forneça manualmente dados específicos e, de forma geral, não podem ser acrescentadas mais funcionalidades ao sistema desenvolvido para além da funcionalidade inicial. No entanto, para desenvolver um sistema mais completo e versátil, é necessário efectuar previamente a calibração das câmaras rodoviárias. Alguns trabalhos de calibração destas câmaras já existentes requerem também dados específicos introduzidos pelo utilizador em função do posicionamento da câmara. Geralmente os dados introduzidos são marcas das faixas, largura entre as mesmas ou outros pontos específicos marcados na estrada, que diferem novamente da localização da câmara e do ambiente de tráfego existente. Posteriormente foram também desenvolvidos alguns sistemas capazes de calibrar automaticamente câmaras rodoviárias em cenários específicos, a partir de passadeiras e peões, por exemplo.O trabalho desenvolvido enquadra-se num projecto da Brisa para desenvolver a base de um sistema completo de monitorização rodoviária. A base consiste no desenvolvimento de um algoritmo de calibração automático de câmeras capaz de calibrar a mesma sem qualquer conhecimento da cena que está a visionar. A calibração baseia-se na detecção de pontos de fuga da estrada. Para efectuar esta detecção são recolhidas algumas linhas específicas com o objectivo de saber a localização dos pontos de fuga tanto no plano da imagem como no plano de coordenadas do mundo. Concluiu-se que, em praticamente todos os vídeos testados, é possível saber a localização exacta dos pontos de fuga nos dois sistemas de coordenadas em menos do que 5 minutos de vídeo. Alguns dos trabalhos desenvolvidos anteriormente requeriam um processamento de cerca de 2 horas de vídeo para conseguir uma calibração semelhante.Esta implementação permite que sejam desenvolvidas múltiplas tarefas de análise de tráfego em tempo real num sistema inteligente futuro. Algumas dessas possíveis tarefas foram realizadas de forma a corroborar o algoritmo de calibração implementado. Os veículos foram segmentados a partir do plano de fundo com um algoritmo de segmentação do primeiro-plano e foi calculada informação volumétrica individual para cada veículo, com base na caixa que o envolve, com medidas acima da escala. Foi também desenvolvido um método de detecção de faixas baseado na localização de cada uma das caixas envolventes a cada veículo e foram medidos os tempos computacionais de forma a confirmar que as tarefas desenvolvidas conseguem ser realizadas em tempo real.
Traffic surveillance system development have attracted many interest by the scientific community over the past years. Motivated by improving drivers security, systems capable real-time accident detection, wrong way or others infractions detection are highly desirable. The challenge today is to reduce the number of accidents on the roads or, in case of accident, performing the most quickly possible assistance on the field. Therefore, an Intelligent Transportation System capable of real-time trigger of those events can send automatic notifications to the competent authorities in order to provide quick medical assistance if needed, for example. Some developed works in the area of traffic surveillance tasks require no camera calibration, however some user inputs are necessary and, in general, no more tasks can be added to system. For a complete designed system, calibration of the traffic surveillance cameras is needed. Some works require some user inputs to perform such calibration. They can be in the form of lane marks, lane width or specific feature points identification on the road, differing from camera location and traffic scenario. Others require the camera to be located in a specific scenario in order to calibrate the camera automatically from pedestrians or even zebra crossings.The purposed work falls within a Brisa project to design a traffic surveillance system basis consisting on the calibration of the road scene without knowing any prior information about the road itself. The calibration is based on road vanishing point detection. For its detection specific lines are collected in order to retrieve their location both on the image plane and in the world coordinate system. It was concluded that, in almost every tested video stream, both vanishing points can be retrieved in less than 5 minutes of video time. Some previously developed works actually required 2 hours of processed video time to accomplish such calibration. Such an implementation leads to the ability of performing multiple posterior traffic surveillance tasks in real time on a future complete designed intelligent system. Some traffic analysis tasks were performed to corroboratethe implemented calibration algorithm. Vehicles were segmented with a foreground segmentation algorithm and individual bounding box volumetric information was retrieved, up to scale. A lane detection method based on each car bounding box location information was also implemented. Processing speeds were evaluated to confirm the real-time performance of the developed tasks.
Description: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/81568
Rights: openAccess
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