Istraživački seminar "Sažetak metoda za lokalizaciju i klasifikaciju prometnih znakova"

Sadržaj

U modernim sustavima za potporu vozaču (engl. Advanced Driver Assistance Systems - ADAS), čija je namjena pomagati vozaču u procesu vožnje, pojavljuje se potreba za oblikovanjem sustava za otkrivanje, raspoznavanje te praćenje prometnih znakova u okolini vozila kako bi se povećala sigurnost putnika unutar vozila te posljedično i svih ostalih sudionika u prometu. Cilj otkrivanja prometnih znakova unutar slike (engl. frame) slikovne sekvence (engl. video) je točna lokalizacija prometnog znaka na slici odnosno određivanje područja zanimanja u kojem se nalazi potencijalni kandidat prometnog znaka. Postupci raspoznavanja prometnih znakova otkrivene prometne znakove raspoređuju u određene razrede odnosno kategorije prometnih znakova. Praćenje prometnih znakova provodi se s ciljem praćenja instanci prometnih znakova (prometnih znakova iz stvarnog svijeta) između susjednih slika slikovne sekvence kako bi se pomoću dobivene informacije poboljšalo otkrivanje i raspoznavanje prometnih znakova u sceni.

Raspoznavanje prometnih znakova je višerazredni klasifikacijski problem s neujednačenom zastupljenosti razreda. Ono je izazovan problem računalnog vida sa značajnom primjenom u stvarnom svijetu: u sustavima za potporu vozaču, u autonomnim vozilima, u sustavima za kartiranje i provjeravanje prometne signalizacije, itd. Tokom zadnjih nekoliko desetljeća, koliko se znanstvena i akademska zajednica bavi ovim problemom, objavljene su mnoge znanstvene studije te su razvijeni sustavi za raspoznavanje prometnih znakova od kojih se većina ograničava na određeni podskup prometnih znakova. Dio tih sustava je komercijalno dostupan u određenim vozilima višeg ranga. Usprkos navedenom postoji jako malo sistematičnih, nepristranih usporedbi različitih pristupa raspoznavanju prometnih znakova. Jedan od razloga je što do nedavno nije bilo javno dostupnih opsežnih ispitnih skupova prometnih znakova.

Opisane su trenutne state-of-the-art metode za lokalizaciju te klasifikaciju prometnih znakova. Također, detaljnije je prezentiran Integral Channel Features detektor te konvolucijske neuronske mreže. Iznesen je cjelokupni zaključak i budući ciljevi.

Životopis

Ivan Filković je preddiplomski i diplomski studij završio na Fakultetu elektrotehnike i računarstva, Sveučilišta u Zagrebu te primio svjedožbu sveučilišni prvostupnik (baccalaureus) inženjer računarstva (univ. bacc. ing. comp., 2011.) i diplomu magistar inženjer računarstva (mag. ing. comp., 2013.). Tokom studija usmjerio se na područje računalnog vida te su zbog toga i teme radova iz tog područja. Završni rad "Praćenje objekata prilagodljivim pomicanjem prozora pretraživanja" i diplomski rad "Evaluacija postupaka za raspoznavanje prometnih znakova" su vođeni pod mentorstvom prof. dr. sc. Zorana Kalafatića. Ivan Filković trenutno studira na poslijediplomskom doktorskom studiju na FER-u, a ujedno je zaposlen na projektu VISTA čiji su ukupni ciljevi jačanje transfera tehnologije i komercijalizacijskih kapaciteta partnerskih visokih učilišta, prijenos postojećih aplikacija računalnog vida s visokih učilišta u mala i srednja poduzeća te razvoj novih prometnih i transportno povezanih aplikacija računalnog vida s komercijalnim potencijalom u suradnji s malim i srednjim poduzećima u sektoru automobilske industrije. Na spomenutom projektu Ivan Filković radi na sustavu za otkrivanje i raspoznavanje prometnih znakova te njegovoj primjeni u naprednim sustavima za potporu vozaču. Cilj otkrivanja prometnih znakova unutar slike slikovne sekvence je točna lokalizacija prometnog znaka na slici odnosno određivanje područja zanimanja u kojem se nalazi potencijalni kandidat prometnog znaka. Postupci raspoznavanja prometnih znakova otkrivene prometne znakove raspoređuju u određene razrede odnosno kategorije prometnih znakova.

Prije toga je radio u Institutu za nuklearnu tehnologiju (INETEC) na sekundarnom sustavu za pozicioniranje manipulatora unutar parogeneratora koristeći metode računalnog vida.