< Terug naar vorige pagina

Project

De automatische dodehoekcamera: hard real-time detectie van bewegende objecten vanaf een bewegende camera

Elk jaar vallen er in Europa alleen al ongeveer 1300 slachtoffers te betreuren omwille van de dode hoek bij vrachtwagens. Er werden verschillende commerciële systemen ontwikkeld om dit probleem aan te pakken. Alle bestaande systemen hebben echter verschillende specifieke nadelen, waardoor er momenteel geen systeem bestaat dat de dodehoekproblematiek volledig kan oplossen. De meest gebruikte oplossing blijft een -- sinds 2003 bij wet verplichte -- dodehoekspiegel. Verder wordt er ook vaak gebruik gemaakt van een dodehoekcamera. Deze toont via een breedhoeklens de dodehoekzone op een beeldscherm in de vrachtwagencabine wanneer een afslag naar rechts wordt aangegeven. Recent wordt er meer en meer gebruikt gemaakt van actieve systemen, zoals bijvoorbeeld ultrasone afstandssensoren. Deze systemen geven automatisch een alarm aan de vrachtwagenbestuurder. Het grote nadeel van dergelijke systemen is dat ze geen onderscheid kunnen maken tussen statische objecten (zoals bijvoorbeeld een verkeersbord) en zwakke weggebruikers. Hierdoor worden er vaak valse alarmen gegenereerd.

Daarom werd in dit doctoraat een actief veiligheidssysteem ontwikkeld dat enkel gebruik maakt van de beelden van de dodehoekcamera. Door gebruik te maken van computervisie-methodologieën is ons systeem in staat om op een efficiente manier zwakke weggebuikers te detecteren in deze uitdagende beelden en om automatisch de vrachtwagenbestuurder op de hoogte te brengen van hun aanwezigheid. Dit systeem heeft verschillende voordelen: het is steeds correct afgesteld, vertrouwt niet op de oplettendheid van de vrachtwagenbestuurder en kan impliciet een onderscheid maken tussen zwakke weggebruikers en statische objecten. Het is echter niet eenvoudig om zo'n systeem te ontwikkelen. De categorie zwakke weggebruikers bestaat uit verschillende entiteiten (voetgangers, fietsers, kinderen enzovoort) die voorkomen in heel diverse kijkhoeken en houdingen. Bovendien moet het systeem kunnen omgaan met de grote kijkhoek en lensvervorming die wordt geïntroduceerd door deze traditionele dodehoekcamera's. Tot slot stelt onze specifieke applicatie inherent zeer strikte eisen wat betreft de detectie-accuraatheid, verwerkingssnelheid en reactietijd. Een uitstekende accuraatheid moet behaald worden om zo'n systeem in reële situaties te kunnen gebruiken en dit tegen real-time verwerkingstijd. Het verzekeren van hard real-time gedrag contradicteert echter met de eis voor hoge accuraatheid. Meer specifiek eisen objectdetectie-methodologieën vaak significante rekenkracht om een hoge accuraatheid te behalen. Hierdoor ontstaat de traditionele trade-off tussen accuraatheid en snelheid wanneer op gelimiteerde hardware gewerkt wordt. Dit is ontoelaatbaar voor onze applicatie: zo'n actief veiligheidssysteem moet een uitstekende accuraatheid behalen tegen real-time verwerkingssnelheden op low-cost hardware. We ontwikkelden een methodologie die de bovenstaande trade-off elimineert. Het voordeel van deze contributie is tweeledig. Ten eerste laat deze methodologie de detectie toe van zwakke weggebruikers in uitdagende afbeeldingen waar bestaande object detectoren falen (door de specifieke kijkrichting en lensvervorming). Ten tweede laat deze benadering het gebruik van zeer accurate objectdetectietechnieken toe, die anders te tijdsintensief zouden zijn. Hierdoor behalen we een uitstekende accuraatheid tegen real-time verwerkingssnelheden. Om onze methodologieën te valideren hebben we een unieke en waardevolle dataset opgenomen met een commerciële dodehoekcamera gemonteerd op een echte vrachtwagen. Hiervoor werden verschillende vaak voorkomende gevaarlijke dodehoeksituaties gesimuleerd. Deze dataset nam doorheen deze dissertatie toe in zowel grootte als complexiteit. Onze intiële methodologie liet het efficient detecteren en volgen van voetgangers toe in onze dodehoekcamera-beelden. We hebben bewezen dat deze methodologie zichzelf gemakkelijk generaliseert naar andere scenario's met een soortgelijke kijkrichting. Verder hebben we additionele contributies gepresenteerd om de detectie-accuraatheid te verhogen. We ontwikkelden een methodologie die toelaat om op een efficiente manier meerdere persoonsdetectoren te combineren, we hebben onze intiële benadering uitgebreid om de specifieke vervorming beter te modelleren en we ontwikkelden een manier die multiclass detectie toelaat. Ten slotte hebben we bovenstaande methodologieën geoptimaliseerd en geïntegreerd om zo tot een finaal visie-gebaseerd actief veiligheidssysteem voor de dodehoekzone te komen. We concluderen dat ons finaal veiligheidssysteem erin slaagt om te voldoen aan de strenge eisen wat betreft de accuraatheid en reactietijd dat zo'n systeem moet behalen om in de praktijk bruikbaar te zijn.

Datum:1 mrt 2010 →  30 sep 2016
Trefwoorden:blind spot camera
Disciplines:Sensoren, biosensoren en slimme sensoren, Andere elektrotechniek en elektronica
Project type:PhD project