Про штрафы ... за тень

На волне постов про штрафы за тень (http://pikabu.ru/story/pro_shtrafyi_4435767 и http://pikabu.ru/story/nu_raz_shtraf_prishyol_oplachivayte_4...), хочу вставить свои 5 копеек и внести немного ясности в то, как это работает.


Для человека, с нормальным зрением и гибкой логикой очень просто понять, что автомобиль движется по своей полосе, а его тень это не автомобиль, а вот компьютер видит эту картинку совсем иначе.


Все мы знаем, что видео это последовательность движущихся кадров. Программа получает видеопоток с камеры и два соседних кадра на предмет изменений. На фото снизу можно представить, как поток автомобилей сместился относительно неподвижной дороги.

Про штрафы ... за тень Тень, Штрафы ГИБДД, Дорога

Моушн детектор сравнивает эти кадры и видит размытую картинку из которой мало что понятно. Поэтому, для простоты вычислений, на изображение накладывается маска, по которой статические объекты окрашены в черный цвет, а движимые в белый.

Про штрафы ... за тень Тень, Штрафы ГИБДД, Дорога

Самые внимательные уже заметили, что силуэт автомобиля получился "какой-то не такой". Это все потому, что на 2D изображении тень автомобиля является продолжением автомобиля и "с точки зрения" программы распознается как очень большой автомобиль.  

Про штрафы ... за тень Тень, Штрафы ГИБДД, Дорога

В случае со штрафами, моушн детектор знает про границу, которую тень пересекает и проблема кроется в использовании системы распознавания только движущихся объектов, которая не умеет распознавать образы и отличать их. И это серьезная проблема, которую в общем-то можно решить, но всем лень, потому-что уже существуют более прогрессивные и более дорогие системы основанные на нейронных сетях.


Всем спасибо за внимание.

Вы смотрите срез комментариев. Показать все
22
Автор поста оценил этот комментарий

"И это серьезная проблема, которую в общем-то можно решить, но всем лень," - если не сложно, объясните хотя бы вкратце как можно решить данную проблему? Если камера фиксирует любые движущие объекты то как её заставить отличать чёрную тень от чёрного автомобиля? (p.s: учитывая что её видимый спектр движущих объектов вообще только белый...)

раскрыть ветку (36)
32
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий

Цвет тени/автомобиля/дороги не играет никакой роли при определении движущихся объектов. Если очень очень грубо, то что бы заставить отличать, нужно обучить систему распознавать образы автомобилей и тени, показав ей примеры.  

Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (23)
16
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий

Это у нас, а например в одном из направлений японского тюнинга

тень - это реально продолжение машины


Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (3)
23
Автор поста оценил этот комментарий

Снег наверное удобно убирать

ещё комментарии
Автор поста оценил этот комментарий
Если ваш ребёнок стал босозоку, это значит, что он стал босозоку.
8
Автор поста оценил этот комментарий

неужели нельзя повесить инфракрасную камеру, например? в дополнение к одной установленной?

сравнивать не 2 (пустая дорога, дорога с машиной и с тенью), а 3 (+еще одно изображение с ИК-камеры) изображения.

или камеру работающую в каком-либо другом диапазоне.

и свести данные ошибки на нет?


а ночью как детектируется габарит машины?

там и дорога темная, и теней нет, и машина темная...


лидар почему нельзя использовать?

если уж нужна точность измерения.

Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (5)
5
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий

Чем больше камер, тем больше каналов связи, больше вычислительных мощностей, больше людей на обслуживание. Долго, дорого, неоправданно.


Внимательнее присмотритесь к своей картинке, на ней хорошо видно, что камера оснащена ИК-подсветкой и движимый объект детектиться в пределах фар, так как его окрас похож на асфальт.

раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий

ИК-подсветка как известно не всесильна (и на такое расстояние не пробъет).

она нужна только для того, чтобы номер машины подсветить и сфотографировать с номером.

подсветить всю полосу трассу с помощью ИК - маловероятно.


т.е. я правильно вас понимаю, что днем габарит машины через обычную камеру определяется вместе с тенью (если без нейронных сетей), а ночью (опять же через обычную камеру) - по габаритам фар?

Автор поста оценил этот комментарий

Ближний свет то все равно будет включен ночью.

раскрыть ветку (1)
Автор поста оценил этот комментарий

да, при чем тут ближний свет? и определение габарита по нему?

на дороге есть и другие блики и переотражения! в зависимости от погоды, угла поля зрения и других факторов.

их еще "вагон и маленькая тележка" бывает в поле зрения камеры...


а если одна машина перестраивается позади другой перед камерой стоящей на пути обоих, как "нейромозг компа" габарит машины будет вычислять?

вот было слева и справа по 2 точки (шли 2 машины в параллельных рядах), потом стало просто два блика (одна машина скрылась за другой), а потом опять их стало 4...

а если взаимное перестроение не двух, а трех машин?


как определять габарит? левая фара впереди идущей, правая фара сзади идущей?

Автор поста оценил этот комментарий
что-то не понял, как поможет ИК-камера? Тень-то все равно будет и в ИК-спектре.
3
Автор поста оценил этот комментарий
А зачем? Камера распознает номера? Берем прямую от центра номера в право/лево до границы маски, берем ту что уже, такой же длины в другую сторону, вот примерная граница авто без тени
раскрыть ветку (2)
3
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий

Не вариант. Камера распознает не номер, а черные символы на белом прямоугольнике где-то в районе движущегося объекта. На ГОСТ по установке плевать.

Иллюстрация к комментарию
Иллюстрация к комментарию
Иллюстрация к комментарию
Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (1)
Автор поста оценил этот комментарий
Ну так пусть регулятор жадности подкрутят в меньшую сторону и фиксируют только появление  ГРЗ на встречке.

Планку контроля скорости ведь повысили - для зоны "60 км/ч" штрафуют >83, а законно могли бы за 81км/ч квитанции рассылать.

3
Автор поста оценил этот комментарий

О, вот нормальный ответ, спасибо)

1
Автор поста оценил этот комментарий

а можно заставить центрировать образ по номеру

раскрыть ветку (1)
Автор поста оценил этот комментарий

будут исключения у кого смещен вбок. пример lancer wrx

1
Автор поста оценил этот комментарий

Нейросеть + OpenCV. Реализация распознавания объектов уже далеко шагнуло вперёд.

https://youtu.be/w6gs10P2e1k - пример работы

Автор поста оценил этот комментарий

А мне, например, в голову закралась немного другая мысль. Суть вот в чем: 1 год мы тратим на тест системы, а именно - замер положения солнца относительно определенной камеры. Далее, для каждой камеры по программе вычисляем некоторый коэффициент, что будет определять тень в каждый момент времени от объекта, например, в 1м. высотой (Камера, судя по черно-белым фото, что представлены, способна замерять высоту авто). Ну и в зависимости от коэф., некоторая белая область слева или справа будет отсекаться, оставляя лишь контур автомобиля. Из минусов лишь тот момент, что время тестирования велико, но что мешает проводить его совместно с штатной работой камер?

Автор поста оценил этот комментарий
И это серьезная проблема, которую в общем-то можно решить, но всем лень, потому-что уже существуют более прогрессивные и более дорогие системы основанные на нейронных сетях.

Ага, спасибо. А можете описать способ без нейронных сетей?

Автор поста оценил этот комментарий

Если честно, то обучать MotionDetector для таких случаев, это как пластырем заделывать корабельную течь. Поможет на некоторое время и в итоге все повторится. Этот фильтр достаточно хорошо себя показывает при статическом освещение. Однако, "на улице" в дело вступает смена освещения дня / ночи / время года, изменение погодных условий, загрязнение кожуха камеры и т.п.. Как следствие: машинку-то мы скорее всего увидим, но всегда будет присутствовать большая вероятность погрешности. Не говорю, что это не возможно все учесть и настроить, но уж больно это дорого. А ЦАФАП сейчас очень строг к количеству брака при выборе такого рода комплекса. ИМХО, MotionDetector в своем нынешнем виде доживает последние дни для систем ФВФ.

Автор поста оценил этот комментарий

Автор, думается мне, что ваши 5 копеек - не в кассу. Трэкинг происходит по плашке ГРЗ.

Автор поста оценил этот комментарий

По-моему, вполне возможно запилить также гистограмму цветов и сделать маску поточнее, без учёта тени. Или я ошибаюсь?

раскрыть ветку (1)
1
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий

Это возможно, но сложно и ненадежно. Гараздо легче "показать" системе наборы возможных вариантов или на тестовом отрезке обучать ее на реальных объектах.

3
Автор поста оценил этот комментарий

не рекламы ради, а для удовлетворения любопытства.
Есть компания ОАО НПЦ ЭЛВИС. Компания специализируется на видео наблюдении и видео фиксации.
Вот один из способов решения данной проблемы - установка двух камер видео фиксации. При их синхронизации, данный способ позволит более точно идентифицировать объект исключив шум.

Также мне известно, что камеры данной компании, способны распознавать объекты с вероятностью свыше 80%. Насколько мне известно, это достигается программно - загружают тысячи картинок данного объекта. Например, камеру учат распознавать силуэт человека и чемодана и, если в здании аэропорта, чемодан долго стоит, то камера обращает внимание оператора на этот факт.

Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (3)
1
Автор поста оценил этот комментарий

мне кажется, что использование 2+2 камер выйдет в разы дороже, чем использование 1, поэтому вряд ли такое будут использовать

раскрыть ветку (2)
2
Автор поста оценил этот комментарий
Так это же можно еще больше денег откатить, почему вряд ли?
Автор поста оценил этот комментарий

Когда нужна будет точность и уменьшение количество ложных срабатываний, то и 3, и 4 камеры повесят.
Соотношение цены и качества сходятся на той стратегии, которая применяется сейчас.  

2
Автор поста оценил этот комментарий

Тут влияет не сколько "лень решать", сколько стоимость разработки программно-аппаратного комплекса. Сейчас оно как-то работает и хрен с ним. Но в целом, думаю, решить эту задачу вполне по силам.

раскрыть ветку (7)
Автор поста оценил этот комментарий
Но в целом, думаю, решить эту задачу вполне по силам.
нейросетью и решат, со временем.
ещё комментарии
Вы смотрите срез комментариев. Чтобы написать комментарий, перейдите к общему списку