Détecter l'état des feux de circulation aux passages à niveau pour corriger les infractions au code de la route

Récemment, nous avons été confrontés à une tâche intéressante, apparemment simple, mais ambiguë: détecter l'état des feux de signalisation ferroviaire pour corriger les infractions au code de la route. Le problème s'est avéré être que la connexion à l'automatisation ferroviaire est une procédure complexe qui nécessite beaucoup d'agréments et que la pose des câbles correspondants nécessite des coûts d'investissement. Une alternative consiste à détecter l'état d'un feu de signalisation à partir d'une caméra de vidéosurveillance et à enregistrer le fait des infractions routières en fonction des données de la caméra.



Ayant précédemment fixé un objectif et convenu d'un plan pour tester le complexe logiciel et matériel de détection des infractions au code de la route aux passages à niveau réglementés, nous avons choisi le centre d'ingénierie du chemin de fer d'Oktyabrskaya comme objet de test. Une maquette grandeur nature d'un passage à niveau y a été mise en œuvre, sur laquelle une caméra et un complexe de correction des violations ont été installés:







Débogage et test de l'analyse vidéo avec feux de signalisation allumés sur le layout



Objectifs:



  • détection de l'état d'un feu de signalisation à un passage à niveau dans le champ de vision
  • fixation des passages de véhicules à travers le passage à niveau avec reconnaissance et enregistrement des numéros à un feu rouge


La composition du complexe matériel et logiciel utilisé:



  1. Caméra IP, 2 MP
  2. PC industriel extérieur Box Micro, 2 Go de RAM, CPU Intel Atom x5, VPU Movidius
  3. Commutateur
  4. Logiciel EDGE pour la détection et la reconnaissance des plaques d'immatriculation nationales des véhicules


Algorithme de détection de l'état des feux de signalisation:



  1. Recevoir un flux RTSP depuis une caméra
  2. Découper un flux en cadres
  3. Cadrage de la zone de détection de l'état des lampes de signalisation
  4. Obtention de la valeur de luminosité de chaque lampe en N images / secondes
  5. Binarisation des valeurs de luminosité par seuil
  6. Vérification du fonctionnement des lampes en antiphase sur tout l'intervalle analysé de N-images / secondes
  7. Retour de l'état des feux de signalisation avec un retard du temps réel en N-images / secondes


Avant la binarisation, le contrôle si les lampes sont en antiphase ressemble à ceci:







Après binarisation:



0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1

1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0



Démonstration du fonctionnement du détecteur:



Détection de l'état d'un feu de circulation ferroviaire à l'aide de l'analyse vidéo d'objets



Problèmes que nous avons rencontrés lors de la mise en œuvre:



  1. Vous ne pouvez pas simplement détecter la valeur de couleur ou la quantité de rouge dans la zone, car la nuit, la caméra allume l'éclairage infrarouge et l'image devient noir et blanc.
  2. Même lors de la mesure de la valeur de luminosité, vous ne pouvez pas utiliser les données d'une seule lampe, car le clignotement, par exemple, par les signaux d'arrêt d'urgence d'un véhicule ou d'un indicateur de direction, corrigera la réflexion dans la lampe et un changement en douceur de la luminosité de haut en bas. Il est clair qu'il est possible d'être lié à la longueur d'onde, mais cela ne nie pas la simple possibilité d'influencer à distance l'état du feu de signalisation de l'extérieur.
  3. Parfois, les feux de signalisation fonctionnent de manière imprévisible et vous devez minimiser les émissions aléatoires après la binarisation, par exemple, une situation est acceptable lorsque deux lampes sont allumées en rouge en même temps ou que les valeurs de luminosité changent progressivement avec une atténuation constante, mais moins.




Attente et réalité dans le travail des feux de signalisation ferroviaire



Avantages de la solution:



  1. Manque de coûts d'investissement et d'approbations pour la pose de chemins de câbles
  2. Pas besoin d'intégration avec l'automatisation ferroviaire
  3. Possibilité de mise en service rapide sur site (installation de caméras, marquage de zones, fonctionnement industriel)
  4. Disponibilité de la possibilité de post-traitement des données sur l'archive vidéo
  5. Stabilité de fonctionnement à différents moments de la journée (lors de la comparaison des mesures des changements de luminosité sur une période et de la détection des couleurs)



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