Convegno “NOISE MAPPING” – Milano – 14 Marzo

Convegno “NOISE MAPPING” – Milano – 14 Marzo
S. Messelodi, C.M. Modena
Nuovi sistemi per il conteggio automatico e
la classificazione dei veicoli.
Stefano Messelodi, Carla Maria Modena
ITC-irst
Via Sommarive 18, I-38050 Povo, Trento, ITALIA
[email protected], [email protected]
Milano, 14 Marzo 2000
Sommario
In questo contributo viene illustrato l'utilizzo di tecniche di elaborazione di immagini per il conteggio
classificato di veicoli, con una valutazione dei pro ed i contro del metodo rispetto a metodi alternativi. Viene
inoltre brevemente descritto, come esempio di utilizzo di tali tecniche, il progetto SCOCA avviato da ITCirst in collaborazione con il Comune di Trento per la raccolta automatica di dati sul traffico agli incroci
cittadini.
Introduzione
L'acquisizione di dati sul traffico è uno dei requisiti fondamentali per la stesura dei piani di viabilità e di
tutela dell'ambiente, e per migliorare le condizioni di sicurezza sulle strade. Le informazioni sul traffico
provenienti da differenti incroci cittadini, ad esempio, possono essere utilizzate per la definizione di una
strategia intelligente sulla temporizzazione e il coordinamento dei semafori. I dati sul traffico sono anche di
estremo valore per la tutela dell'ambiente se integrati a dati relativi all'inquinamento atmosferico, acustico e
da vibrazioni provenienti da opportuni sensori e misuratori.
Oggigiorno esistono svariate tecniche che consentono di misurare vari parametri del traffico stradale, quali il
numero di veicoli presenti o in transito su una determinata arteria, eventualmente distinti per categoria, e di
rilevare la loro velocità. I sistemi esistenti sul mercato che permettono di ottenere tali informazioni, oltre al
rilevamento manuale, si basano sostanzialmente sulle seguenti tecnologie: le spire induttive, i sensori a
infrarossi passivi e attivi, i sensori a microonde (Doppler e FMCW), i sensori a ultrasuoni, i sensori acustici
passivi, i sistemi basati sull'analisi di immagini, detti anche VIP (video image processor).
Ognuno dei metodi sopra citati presenta vantaggi e svantaggi. I principali criteri per determinare lo
strumento più adatto per una specifica installazione, sono:
Dati desiderati: conteggio dei veicoli, presenza di veicoli fermi, stima della velocità, classificazione dei
veicoli in categorie,...
Costi: di acquisto, di installazione e di manutenzione.
Prestazioni: affidabilità, accuratezza, velocità di risposta.
Condizioni operative: condizioni meteorologiche / atmosferiche più o meno favorevoli (pioggia, neve,
nebbia,...).
Nel caso in cui sia estremamente importante aumentare l'affidabilità e l'accuratezza di alcuni parametri del
traffico è possibile utilizzare più sensori integrando i dati provenienti da ciascuno di essi.
Il metodo basato sull'analisi di immagini
Le tecniche basate sulla analisi di immagini sono indubbiamente quelle che, in linea di principio, permettono
di misurare il maggior numero di parametri del traffico. Infatti, oltre ai parametri già citati, consentono di
rilevare la densità del traffico, la presenza di code, i cambi di corsia, ecc.
L'input di un sistema VIP proviene da telecamere opportunamente dislocate e le informazioni,
implicitamente contenute nella sequenza di immagini, sono estratte in maniera automatica da sistemi
software o hardware per l'elaborazione di immagini e di video. E’ nella fase di elaborazione che risiede
"l'intelligenza" del sistema.
Algoritmi appropriati devono essere sviluppati ed implementati allo scopo di determinare eventi quali
l'entrata di un oggetto nella scena inquadrata, il riconoscimento dell'oggetto come veicolo distinguendolo
automaticamente da altri oggetti in movimento (fronde, uccelli,...), rilevare dati sul veicolo, come la
direzione, la velocità, la traiettoria, e determinarne la categoria in base a caratteristiche visive (dimensione,
forma...).
Un vantaggio peculiare di un sistema VIP è il suo possibile utilizzo per controllare flussi di traffico in aree
articolate (più corsie, incroci, rampe di accesso,...). Inoltre un sistema basato sulla visione può trasmettere le
immagini ad una stazione presidiata e può essere progettato con la capacità di richiamare l'attenzione di un
operatore in concomitanza di eventi anomali (es. veicolo fermo in un incrocio).
Un ulteriore vantaggio dei sistemi basati sulla visione è che essi possono essere progettati in modo tale da
essere facili da usare e da configurare, offrendo così un grado di flessibilità che altri sistemi non possono
fornire. Lo sviluppo di una interfaccia grafica e di un modulo di configurazione con caratteristiche di
flessibilità e semplicità d'uso, può da un lato semplificare la fase di configurazione iniziale necessaria ad
ogni nuova installazione, e dall'altro consentire la realizzazione di una stazione di acquisizione mobile.
Un punto debole degli attuali sistemi VIP è costituito dalla loro sensibilità al variare delle condizioni
operative, quali l'illuminazione notturna, le cattive condizioni atmosferiche, la presenza di forti riflessi e
ombre (luminosità elevata, asfalto bagnato), in quanto provocano un degrado nella qualità delle immagini in
input. Algoritmi in grado di ottenere buone prestazioni anche in tali condizioni sono oggetto di ricerca nel
campo della analisi di immagini.
Un altro problema per i sistemi VIP è rappresentato dalle occlusioni, vale a dire i casi in cui un veicolo
impedisce parzialmente o completamente la vista di un altro. L'incidenza di tali circostanze può essere
ridotta dislocando opportunamente la telecamera, oppure utilizzando più telecamere per ottenere diverse
viste della stessa scena.
Il progetto "SCOCA"
SCOCA è un sistema per il conteggio e la classificazione automatica di veicoli in via di sviluppo presso
ITC-irst in collaborazione con il Comune di Trento. L'obiettivo è quello di consentire la raccolta e la
memorizzazione organizzata di dati sul traffico, quali l'intensità e la direzione del flusso.
Scopo del progetto SCOCA è l'ideazione, lo sviluppo ed il test di un sistema VIP per il conteggio, l'analisi
della traiettoria, la stima della velocità e la classificazione in tempo reale dei veicoli in transito agli incroci
cittadini. Le sequenze di immagini provengono da telecamere poste in prossimità di tali incroci.
Per il raggiungimento di questi obiettivi la ricerca si concentra sulla progettazione, l'implementazione e la
valutazione di algoritmi propri dell'analisi di immagini. Le principali tecniche che stiamo prendendo in
considerazione sono:
Localizzazione di oggetti: vengono utilizzate tre diverse tecniche che permettono la localizzazione di
oggetti, fermi o in movimento, all'interno della scena. La differenza tra fotogrammi successivi della
sequenza, la differenza tra il fotogramma corrente e l'immagine di sfondo, e la stima del movimento
mediante l'utilizzo di filtri di Gabor.
Aggiornamento dello sfondo: è una tecnica che permette di avere una immagine dello sfondo della scena
capace di adattarsi alle variazioni lente di illuminazione (tipicamente dovute all'alternarsi del giorno e
della notte). Ciò permette di rendere la procedura di localizzazione dei veicoli indipendente dalle
condizioni di illuminazione della scena.
Tracking: ogni veicolo della scena viene isolato ed inseguito fotogramma dopo fotogramma. Ciò
permette il conteggio dei veicoli, il calcolo della direzione, della velocità e del tempo di permanenza
nella scena.
Classificazione: l'utilizzo di modelli 3D per ogni categoria di veicoli e di un modello 3D dell'incrocio
consente di classificare ognuno degli oggetti in movimento come veicolo appartenente ad una delle
classi prestabilite.
Particolare attenzione verrà posta nella realizzazione del modulo di configurazione iniziale, che dovrà avere
caratteristiche di flessibilità e di facilità di programmazione tali in da rendere semplice e rapida la
configurazione del sistema da parte di un operatore non esperto.
Nuovi sistemi per il conteggio automatico e la classificazione di veicoli
S. Messelodi, C.M. Modena – NOISE MAPPING – Milano, 14 Marzo 2000