つくばチャレンジに向けた色情報とHOG特徴を用いた歩行者用信号認識手法の開発
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開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
#contents
*はじめに [#v0fbad28]
**研究背景 [#i5bd2877]
近年,産業用ロボットなどの特別な環境下での実用を目的とした...
#ref(course_map.png,center,70%)
CENTER:図1: つくばチャレンジ2021の課題コース
例年つくばチャレンジでは,全参加チームが取り組むこととなっ...
必須課題と,参加チームそれぞれが任意で選択して取り組む
選択課題が用意されており,昨年行われたつくばチャレンジ2021...
例年同様必須課題と選択課題が課された.必須課題ではつくば市...
する,「事前データ取得なし走行」の課題である.2つ目が,研究...
横断を開始する,「信号認識横断」の課題である.
本研究では,この信号認識横断課題の達成を目標とした歩行者用...
**研究目的 [#s3f7a595]
例年,信号認識横断に取り組むチームの多くが深層学習を利用し...
を用いていることが報告されている.[2]このような深層学習を...
場合でも精度を大きく損なわずにリアルタイム検出が可能な歩...
なお,信号認識横断を実施する交差点には近年普及が進んでいる...
#ref(tukuba_signal.png,center,35%)
CENTER:図2: 信号認識横断が実施される交差点
*従来手法 [#e7414321]
従来の処理が軽量な信号認識手法として色情報を用いた手法が...
#ref(hue_histogram.png,center,50%)
CENTER:図3: 歩行者用信号の灯火領域から算出された色相特徴
従来手法でも信号の状態を検出することは可能であるが,候補領...
色を用いることから図4のような緑のビブスや車のテールランプ...
#ref(failed_sample.png,center,35%)
CENTER:図4: 誤検出例
*色情報とHOG特徴を用いた歩行者用信号認識手法 [#w7cf5629]
**提案手法 [#v691968b]
本手法では歩行者用信号の灯火部分に人型領域があることに注...
本手法ではまず従来手法と同様に信号の緑や赤といった信号色...
**画像からの信号色抽出 [#i2ac0620]
本手法ではまず画像の色を色相(Hue),彩度(Saturation),明度(V...
また,領域の欠損を埋める膨張収縮処理も行った.図5に表1の閾...
CENTER:表1: 信号色に対応するHSV閾値
||CENTER:Hue|CENTER:Saturaiton|CENTER:Value|
|青信号|CENTER:80～100|CENTER:60～255|CENTER:76～255|
|赤信号|CENTER:171～179|CENTER:134～255|CENTER:76～255|
&br;
#ref(extract.png,center,30%)
CENTER:図5: 入力画像から信号色(緑及び赤)を抽出した例
**信号の候補領域の特定 [#mbd99885]
信号色抽出を用いて生成された2値画像に対してラベリング処理...
具体的には,ラベリングによってラベル付けされた白色領域の横...
図6に交差点画像から生成された2値画像に対してラベリング処...
#ref(labeling.png,center,30%)
CENTER:図6: 信号候補領域の絞り込みを行った結果
**HOG特徴による信号候補領域の形状特徴算出 [#uea0c256]
照明変化に対して堅牢であるという特徴をもっており,つくばチ...
HOG特徴は画像中の各画素の輝度勾配方向をヒストグラム化した...
画素(x,y)の輝度勾配方向θ(x,y)は式(1)によって算出される.こ...
#ref(hog_formula.png,center,35%)
本手法ではラベリングと大きさの確認で絞り込まれた候補領域...
#ref(hog_process.png,center,25%)
CENTER:図7: HOG特徴算出の様子
図8に青信号及び赤信号の灯火領域から算出されたHOG特徴を示す.
#ref(hog_histogram.png,center,35%)
CENTER:図8: 歩行者用信号の灯火領域から算出されたHOG特徴ヒ...
**SVMによる灯火状態の判定 [#h07498b3]
本手法では信号候補領域のHOG特徴を算出した後,算出されたHOG...
SVM(Suppot Vector Machine)とは,図9のように境界線を引いて...
#ref(svm.png,center,25%)
CENTER:図9: SVM
&br;
&br;
#ref(kernel.png,center,50%)
本研究では用意した学習用画像から算出したHOG特徴を,誤分類...
学習用画像としては信号認識横断が実施される交差点の画像か...
#ref(learning_data.png,center,30%)
CENTER:図10: 学習用画像の例
作成した2つの識別器に候補領域から算出されたHOG特徴を入力...
#ref(new_svm_judge.png,center,30%)
CENTER:図11: SVMによる灯火状態判定の様子
*評価実験 [#y3a9f9f2]
**実験方法 [#k792cd26]
提案手法の有用性を示すために比較手法として候補領域の分類...
**データセット [#d967fe01]
データセットとして図12のようなつくばチャレンジ2021で撮影...
#ref(evaluation.png,center,25%)
CENTER:図12: 信号画像の例
#ref(not_signal.png,center,25%)
CENTER:図13: 非信号画像の例
*実験結果 [#w0fc2945]
CENTER:表2: 色抽出の前処理も含めた検出率と検出速度
||CENTER:色相+SVM|CENTER:HOG+SVM|
|検出率(赤)|CENTER:95.65%|CENTER:96.52%|
|検出率(青)|CENTER:96.97%|CENTER:96.97%|
|検出速度|CENTER:6.3ms|CENTER:6.8ms|
&br;
CENTER:表3: 前処理で抽出された信号画像に対する検出率と検...
||CENTER:色相+SVM|CENTER:HOG+SVM|
|検出率(赤)|CENTER:98.21%|CENTER:99.11%|
|検出率(青)|CENTER:100.0%|CENTER:100.0%|
|検出速度|CENTER:0.4ms|CENTER:0.8ms|
&br;
CENTER:表4: 誤検出率
||CENTER:色相+SVM|CENTER:HOG+SVM|
|誤検出率|CENTER:3.45%|CENTER:0.13%|
今回の実験に用いた処理系としてはAMD Ryzen3 3200G(3.6GHz 4...
表2に信号色抽出の前処理の段階も含めた検出率と検出速度を示...
表2と表3より提案手法であるHOG特徴とSVMを用いた場合と色相...
画像1フレームあたりの検出速度に関しては表2
の場合色相特徴とSVMを用いた手法が約6.3ミリ秒であり,提案手...
誤検出率に関しては提案手法が0.13%であり,色相特徴とSVMを用...
以上より提案手法は検出速度こそ色相特徴とSVMを用いた場合に...
*考察 [#bfbc4d67]
**未検出例 [#abe9db8a]
#ref(not_detect.png,center,35%)
CENTER:図14: 提案手法と色相特徴+SVMで未検出となった例
図14の2つの画像は提案手法及び色相特徴とSVMを用いた手法の...
**色相特徴とSVMを用いた手法における誤検出例 [#o47ef1b8]
#ref(hue_failed.png,center,35%)
CENTER:図15: 色相特徴+SVMにおける誤検出例
色相特徴とSVMを用いた手法では図15のような誤検出例が発生し...
**提案手法における誤検出例 [#e5a70b2a]
#ref(hog_failed.png,center,35%)
CENTER:図16: 提案手法における誤検出例
&br;
&br;
#ref(dis_histo.png,center,50%)
CENTER:図17: 青信号と誤検出領域のHOGヒストグラム
提案手法では図16のような誤検出が発生した.主なパターンとし...
原因としては図17のように誤検出された領域のHOGヒストグラム...
以上の点から提案手法は色情報をベースとした手法よりも安定...
*おわりに [#la208d57]
本研究では色情報とHOG特徴による歩行者用信号認識手法の開発...
今後,今回の実験で使用していない他の特徴量や深層学習を用い...
*参考文献 [#x2dba5a5]
[1]"つくばチャレンジ2021",https://tsukubachallenge.jp/202...
[2]原 祥尭, 冨沢 哲雄, 伊達 央, 黒田 洋司, 坪内 孝司:"つ...
[3]N. Dalal, B. Triggs. "Histograms of Oriented Gradients...
2005.
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
#contents
*はじめに [#v0fbad28]
**研究背景 [#i5bd2877]
近年,産業用ロボットなどの特別な環境下での実用を目的とした...
#ref(course_map.png,center,70%)
CENTER:図1: つくばチャレンジ2021の課題コース
例年つくばチャレンジでは,全参加チームが取り組むこととなっ...
必須課題と,参加チームそれぞれが任意で選択して取り組む
選択課題が用意されており,昨年行われたつくばチャレンジ2021...
例年同様必須課題と選択課題が課された.必須課題ではつくば市...
する,「事前データ取得なし走行」の課題である.2つ目が,研究...
横断を開始する,「信号認識横断」の課題である.
本研究では,この信号認識横断課題の達成を目標とした歩行者用...
**研究目的 [#s3f7a595]
例年,信号認識横断に取り組むチームの多くが深層学習を利用し...
を用いていることが報告されている.[2]このような深層学習を...
場合でも精度を大きく損なわずにリアルタイム検出が可能な歩...
なお,信号認識横断を実施する交差点には近年普及が進んでいる...
#ref(tukuba_signal.png,center,35%)
CENTER:図2: 信号認識横断が実施される交差点
*従来手法 [#e7414321]
従来の処理が軽量な信号認識手法として色情報を用いた手法が...
#ref(hue_histogram.png,center,50%)
CENTER:図3: 歩行者用信号の灯火領域から算出された色相特徴
従来手法でも信号の状態を検出することは可能であるが,候補領...
色を用いることから図4のような緑のビブスや車のテールランプ...
#ref(failed_sample.png,center,35%)
CENTER:図4: 誤検出例
*色情報とHOG特徴を用いた歩行者用信号認識手法 [#w7cf5629]
**提案手法 [#v691968b]
本手法では歩行者用信号の灯火部分に人型領域があることに注...
本手法ではまず従来手法と同様に信号の緑や赤といった信号色...
**画像からの信号色抽出 [#i2ac0620]
本手法ではまず画像の色を色相(Hue),彩度(Saturation),明度(V...
また,領域の欠損を埋める膨張収縮処理も行った.図5に表1の閾...
CENTER:表1: 信号色に対応するHSV閾値
||CENTER:Hue|CENTER:Saturaiton|CENTER:Value|
|青信号|CENTER:80～100|CENTER:60～255|CENTER:76～255|
|赤信号|CENTER:171～179|CENTER:134～255|CENTER:76～255|
&br;
#ref(extract.png,center,30%)
CENTER:図5: 入力画像から信号色(緑及び赤)を抽出した例
**信号の候補領域の特定 [#mbd99885]
信号色抽出を用いて生成された2値画像に対してラベリング処理...
具体的には,ラベリングによってラベル付けされた白色領域の横...
図6に交差点画像から生成された2値画像に対してラベリング処...
#ref(labeling.png,center,30%)
CENTER:図6: 信号候補領域の絞り込みを行った結果
**HOG特徴による信号候補領域の形状特徴算出 [#uea0c256]
照明変化に対して堅牢であるという特徴をもっており,つくばチ...
HOG特徴は画像中の各画素の輝度勾配方向をヒストグラム化した...
画素(x,y)の輝度勾配方向θ(x,y)は式(1)によって算出される.こ...
#ref(hog_formula.png,center,35%)
本手法ではラベリングと大きさの確認で絞り込まれた候補領域...
#ref(hog_process.png,center,25%)
CENTER:図7: HOG特徴算出の様子
図8に青信号及び赤信号の灯火領域から算出されたHOG特徴を示す.
#ref(hog_histogram.png,center,35%)
CENTER:図8: 歩行者用信号の灯火領域から算出されたHOG特徴ヒ...
**SVMによる灯火状態の判定 [#h07498b3]
本手法では信号候補領域のHOG特徴を算出した後,算出されたHOG...
SVM(Suppot Vector Machine)とは,図9のように境界線を引いて...
#ref(svm.png,center,25%)
CENTER:図9: SVM
&br;
&br;
#ref(kernel.png,center,50%)
本研究では用意した学習用画像から算出したHOG特徴を,誤分類...
学習用画像としては信号認識横断が実施される交差点の画像か...
#ref(learning_data.png,center,30%)
CENTER:図10: 学習用画像の例
作成した2つの識別器に候補領域から算出されたHOG特徴を入力...
#ref(new_svm_judge.png,center,30%)
CENTER:図11: SVMによる灯火状態判定の様子
*評価実験 [#y3a9f9f2]
**実験方法 [#k792cd26]
提案手法の有用性を示すために比較手法として候補領域の分類...
**データセット [#d967fe01]
データセットとして図12のようなつくばチャレンジ2021で撮影...
#ref(evaluation.png,center,25%)
CENTER:図12: 信号画像の例
#ref(not_signal.png,center,25%)
CENTER:図13: 非信号画像の例
*実験結果 [#w0fc2945]
CENTER:表2: 色抽出の前処理も含めた検出率と検出速度
||CENTER:色相+SVM|CENTER:HOG+SVM|
|検出率(赤)|CENTER:95.65%|CENTER:96.52%|
|検出率(青)|CENTER:96.97%|CENTER:96.97%|
|検出速度|CENTER:6.3ms|CENTER:6.8ms|
&br;
CENTER:表3: 前処理で抽出された信号画像に対する検出率と検...
||CENTER:色相+SVM|CENTER:HOG+SVM|
|検出率(赤)|CENTER:98.21%|CENTER:99.11%|
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&br;
CENTER:表4: 誤検出率
||CENTER:色相+SVM|CENTER:HOG+SVM|
|誤検出率|CENTER:3.45%|CENTER:0.13%|
今回の実験に用いた処理系としてはAMD Ryzen3 3200G(3.6GHz 4...
表2に信号色抽出の前処理の段階も含めた検出率と検出速度を示...
表2と表3より提案手法であるHOG特徴とSVMを用いた場合と色相...
画像1フレームあたりの検出速度に関しては表2
の場合色相特徴とSVMを用いた手法が約6.3ミリ秒であり,提案手...
誤検出率に関しては提案手法が0.13%であり,色相特徴とSVMを用...
以上より提案手法は検出速度こそ色相特徴とSVMを用いた場合に...
*考察 [#bfbc4d67]
**未検出例 [#abe9db8a]
#ref(not_detect.png,center,35%)
CENTER:図14: 提案手法と色相特徴+SVMで未検出となった例
図14の2つの画像は提案手法及び色相特徴とSVMを用いた手法の...
**色相特徴とSVMを用いた手法における誤検出例 [#o47ef1b8]
#ref(hue_failed.png,center,35%)
CENTER:図15: 色相特徴+SVMにおける誤検出例
色相特徴とSVMを用いた手法では図15のような誤検出例が発生し...
**提案手法における誤検出例 [#e5a70b2a]
#ref(hog_failed.png,center,35%)
CENTER:図16: 提案手法における誤検出例
&br;
&br;
#ref(dis_histo.png,center,50%)
CENTER:図17: 青信号と誤検出領域のHOGヒストグラム
提案手法では図16のような誤検出が発生した.主なパターンとし...
原因としては図17のように誤検出された領域のHOGヒストグラム...
以上の点から提案手法は色情報をベースとした手法よりも安定...
*おわりに [#la208d57]
本研究では色情報とHOG特徴による歩行者用信号認識手法の開発...
今後,今回の実験で使用していない他の特徴量や深層学習を用い...
*参考文献 [#x2dba5a5]
[1]"つくばチャレンジ2021",https://tsukubachallenge.jp/202...
[2]原 祥尭, 冨沢 哲雄, 伊達 央, 黒田 洋司, 坪内 孝司:"つ...
[3]N. Dalal, B. Triggs. "Histograms of Oriented Gradients...
2005.
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