色情報とテンプレートマッチングを用いた道路標識の検出
をテンプレートにして作成
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[[太田研 公開用Wiki]]
*色情報とテンプレートマッチングを用いた道路標識の検出 [#w...
#contents
*はじめに [#la11b7e7]
近年増々注目が高まる自動車の自動運転において、車の周辺環...
道路標識の認識は「どこにあるか？（検出）」→「それが何であ...
*手法 [#y06bcc13]
本研究ではドライブレコーダーの映像を切り取った画像から、...
以下に提案手法の詳細を説明する。
#ref(detection_flowchart.jpg,center,40%)
CENTER:図1: 標識検出のフローチャート
**赤色領域抽出・2値画像生成 [#s874a0fd]
本研究では赤色を含む標識を検出したいので、赤色の領域を抽...
~変換後、表1に示した閾値に合致する画素を赤色と判断し抽出...
~更に図3のように抽出した領域のみを残した二値画像を生成し...
CENTER:表1: 赤色領域抽出処理で用いた閾値
|CENTER:色相(H)|CENTER:H <= 15, 158 <= H|
|CENTER:彩度(S)|CENTER:S >= 15|
|CENTER:明度(V)|CENTER:今回は無視|
#br
#ref(data.png,center,70%)
CENTER:図2: 入力画像の例
#br
#ref(data2.png,center,70%)
CENTER:図3: 抽出した赤色領域を二値化した画像
**ラベリング [#ac7b53dc]
ラベリングとは、白または黒の領域が連続した画素に同じ番号...
例として図3の白い画素が連続した領域に番号を振ると、図4よ...
#ref(labeling_before.jpg,center,50%)
CENTER:図3: ラベリング処理前の入力画像
#ref(labeling_after.jpg,center,50%)
CENTER:図4: ラベリング処理後の入力画像
色抽出の処理で抽出した赤色の領域（白画素）にこの処理を行...
**ROI抽出 [#b9ac0ed7]
本研究ではテンプレートマッチングを行う範囲を制限しコスト...
例として図5の一部分に対してROI抽出を行う。
#br
#ref(image_before.png,center,50%)
CENTER:図5: ROI抽出を行う入力画像
ROI抽出後、抽出を行った部分にだけ処理を行う。分かりやすく...
#br
#ref(image.png,center,50%)
CENTER:図6: ROI抽出を行った部分の表示
図7では抽出を行った部分（図5の短形で囲った部分）にだけぼ...
#br
#ref(dst_image.png,center,50%)
CENTER:図7: ROI抽出を行った部分のみをぼかした図
このようにROI抽出を行うことで特定の範囲のみの処理を行うこ...
ラベリングで番号を付けた領域ごとにROI抽出を行い、標識の候...
**テンプレートマッチング [#f8b8d7c7]
テンプレートマッチングとは、入力画像にテンプレート画像を...
【テンプレートマッチング除外対象条件】
-入力画像の0.36%以下の大きさの領域（雑音処理）
-縦横の大きさが1.4倍以上異なる領域
このように本当に必要な箇所だけに処理をかけられるように候...
今回はテンプレートとして縦：横＝1：1の大きさの速度標識と...
#ref(template.png,center,40%)
CENTER:図8: 使用したテンプレート画像
スコアの算出方法は、今回はシンプルに2値画像で処理を行うの...
#ref(result2_0.png,center,70%)
CENTER:図9: 検出例
また、二値画像のままだと結果が分かりづらいためマッチ位置...
#ref(result_0.png,center,70%)
CENTER:図10: 検出例（実際に表示される画像）
*実験と評価 [#m56d49b0]
**実験方法 [#ke6caad2]
群馬県内の道路を走行中のドライブレコーダーで撮影された映...
#ref(data_example.png,center,70%)
CENTER:図11: 入力画像例
**実験結果 [#t6bf0221]
全対象標識190個に対して、正しく検出できた数（検出数）は11...
CENTER:表2: 実験結果
|CENTER:全標識数|CENTER: 検出数 |CENTER:未検出数|CENTER...
|CENTER:190|CENTER:115|CENTER:75|CENTER:5|
また実験結果から検出率と精度を以下の式で計算した。
-（検出率）＝（検出数）×100 /（全標識数）
-（精度）＝（検出数）×100 / （検出数）+（誤検出数）
以上の式から計算した結果を表3にまとめた。
CENTER:表3: 検出率と精度
|CENTER:検出率|CENTER:精度|
|CENTER:60.53%|CENTER:95.83%|
検出に成功した例をいくつか示す。
#ref(data_success.png,center,70%)
CENTER:図12: 成功画像例
*考察 [#lfe49bc1]
以下に未検出や誤検出の原因について考察する.
**未検出について [#c708f58b]
#ref(result_fault1.png,center,50%)
CENTER:図13: 未検出例1
図13は画像の中央上部に40kmの速度制限標識があるが緑色の四...
#ref(result_fault2.png,center,60%)
CENTER:図14: 未検出例2
図14は画像の中央やや左側に駐車禁止標識があるが緑色の四角...
め、色抽出で赤色を正しく抽出できず検出ができなかったこと...
図13と図14のような未検出例は色抽出の閾値を変更することで...
#ref(result_fault3.png,center,60%)
CENTER:図15: 未検出例3
図15は左側に40kmの速度制限標識と駐車禁止標識があるが未検...
**誤検出について [#w0203cbe]
#ref(result_fault4.png,center,50%)
CENTER:図16: 誤検出例1
図16は中央黄色のセンターラインを標識であると誤検出してい...
#ref(result_fault5.png,center,40%)
CENTER:図17: 誤検出例2
図17は画面右下の車の窓を標識であると誤検出している。赤色...
この 2 つの誤検出例に対する対策として、色抽出やテンプレー...
また、車から撮影される映像では画面上部に標識が、画面下部...
*結論 [#nb64b765]
本研究では自動車の自動運転において交通規則を守り安全な走...
なるべく複雑な処理が不要でコストが低い手法となるように基...
今回は道路標識の中でも重要度が高く種類が多い赤色を含む標...
今後の課題として本研究で検出対象とした標識以外の、他の形...
*参考文献 [#j76cb3f5]
[1] kanukirobotics(最終閲覧日 2021/2/26)~
http://kanukirobotics.dip.jp/lab/cv/labeling.html~
[2] OpenCV2 プログラミングブック Chapter.3 リファレンス編...
https://book.mynavi.jp/support/pc/opencv2/c3/
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*色情報とテンプレートマッチングを用いた道路標識の検出 [#w...
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*はじめに [#la11b7e7]
近年増々注目が高まる自動車の自動運転において、車の周辺環...
道路標識の認識は「どこにあるか？（検出）」→「それが何であ...
*手法 [#y06bcc13]
本研究ではドライブレコーダーの映像を切り取った画像から、...
以下に提案手法の詳細を説明する。
#ref(detection_flowchart.jpg,center,40%)
CENTER:図1: 標識検出のフローチャート
**赤色領域抽出・2値画像生成 [#s874a0fd]
本研究では赤色を含む標識を検出したいので、赤色の領域を抽...
~変換後、表1に示した閾値に合致する画素を赤色と判断し抽出...
~更に図3のように抽出した領域のみを残した二値画像を生成し...
CENTER:表1: 赤色領域抽出処理で用いた閾値
|CENTER:色相(H)|CENTER:H <= 15, 158 <= H|
|CENTER:彩度(S)|CENTER:S >= 15|
|CENTER:明度(V)|CENTER:今回は無視|
#br
#ref(data.png,center,70%)
CENTER:図2: 入力画像の例
#br
#ref(data2.png,center,70%)
CENTER:図3: 抽出した赤色領域を二値化した画像
**ラベリング [#ac7b53dc]
ラベリングとは、白または黒の領域が連続した画素に同じ番号...
例として図3の白い画素が連続した領域に番号を振ると、図4よ...
#ref(labeling_before.jpg,center,50%)
CENTER:図3: ラベリング処理前の入力画像
#ref(labeling_after.jpg,center,50%)
CENTER:図4: ラベリング処理後の入力画像
色抽出の処理で抽出した赤色の領域（白画素）にこの処理を行...
**ROI抽出 [#b9ac0ed7]
本研究ではテンプレートマッチングを行う範囲を制限しコスト...
例として図5の一部分に対してROI抽出を行う。
#br
#ref(image_before.png,center,50%)
CENTER:図5: ROI抽出を行う入力画像
ROI抽出後、抽出を行った部分にだけ処理を行う。分かりやすく...
#br
#ref(image.png,center,50%)
CENTER:図6: ROI抽出を行った部分の表示
図7では抽出を行った部分（図5の短形で囲った部分）にだけぼ...
#br
#ref(dst_image.png,center,50%)
CENTER:図7: ROI抽出を行った部分のみをぼかした図
このようにROI抽出を行うことで特定の範囲のみの処理を行うこ...
ラベリングで番号を付けた領域ごとにROI抽出を行い、標識の候...
**テンプレートマッチング [#f8b8d7c7]
テンプレートマッチングとは、入力画像にテンプレート画像を...
【テンプレートマッチング除外対象条件】
-入力画像の0.36%以下の大きさの領域（雑音処理）
-縦横の大きさが1.4倍以上異なる領域
このように本当に必要な箇所だけに処理をかけられるように候...
今回はテンプレートとして縦：横＝1：1の大きさの速度標識と...
#ref(template.png,center,40%)
CENTER:図8: 使用したテンプレート画像
スコアの算出方法は、今回はシンプルに2値画像で処理を行うの...
#ref(result2_0.png,center,70%)
CENTER:図9: 検出例
また、二値画像のままだと結果が分かりづらいためマッチ位置...
#ref(result_0.png,center,70%)
CENTER:図10: 検出例（実際に表示される画像）
*実験と評価 [#m56d49b0]
**実験方法 [#ke6caad2]
群馬県内の道路を走行中のドライブレコーダーで撮影された映...
#ref(data_example.png,center,70%)
CENTER:図11: 入力画像例
**実験結果 [#t6bf0221]
全対象標識190個に対して、正しく検出できた数（検出数）は11...
CENTER:表2: 実験結果
|CENTER:全標識数|CENTER: 検出数 |CENTER:未検出数|CENTER...
|CENTER:190|CENTER:115|CENTER:75|CENTER:5|
また実験結果から検出率と精度を以下の式で計算した。
-（検出率）＝（検出数）×100 /（全標識数）
-（精度）＝（検出数）×100 / （検出数）+（誤検出数）
以上の式から計算した結果を表3にまとめた。
CENTER:表3: 検出率と精度
|CENTER:検出率|CENTER:精度|
|CENTER:60.53%|CENTER:95.83%|
検出に成功した例をいくつか示す。
#ref(data_success.png,center,70%)
CENTER:図12: 成功画像例
*考察 [#lfe49bc1]
以下に未検出や誤検出の原因について考察する.
**未検出について [#c708f58b]
#ref(result_fault1.png,center,50%)
CENTER:図13: 未検出例1
図13は画像の中央上部に40kmの速度制限標識があるが緑色の四...
#ref(result_fault2.png,center,60%)
CENTER:図14: 未検出例2
図14は画像の中央やや左側に駐車禁止標識があるが緑色の四角...
め、色抽出で赤色を正しく抽出できず検出ができなかったこと...
図13と図14のような未検出例は色抽出の閾値を変更することで...
#ref(result_fault3.png,center,60%)
CENTER:図15: 未検出例3
図15は左側に40kmの速度制限標識と駐車禁止標識があるが未検...
**誤検出について [#w0203cbe]
#ref(result_fault4.png,center,50%)
CENTER:図16: 誤検出例1
図16は中央黄色のセンターラインを標識であると誤検出してい...
#ref(result_fault5.png,center,40%)
CENTER:図17: 誤検出例2
図17は画面右下の車の窓を標識であると誤検出している。赤色...
この 2 つの誤検出例に対する対策として、色抽出やテンプレー...
また、車から撮影される映像では画面上部に標識が、画面下部...
*結論 [#nb64b765]
本研究では自動車の自動運転において交通規則を守り安全な走...
なるべく複雑な処理が不要でコストが低い手法となるように基...
今回は道路標識の中でも重要度が高く種類が多い赤色を含む標...
今後の課題として本研究で検出対象とした標識以外の、他の形...
*参考文献 [#j76cb3f5]
[1] kanukirobotics(最終閲覧日 2021/2/26)~
http://kanukirobotics.dip.jp/lab/cv/labeling.html~
[2] OpenCV2 プログラミングブック Chapter.3 リファレンス編...
https://book.mynavi.jp/support/pc/opencv2/c3/
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