cascade分類器と切り出すサイズを200*200で固定することで読み込み精度の向上で検出の精度が向上した。

解像度とQRサイズの関係で距離が離れると検出が難しい。

来週の予定：発表スライドの作成。QRのサイズと検出できる距離の検討

QRコードの認識精度を向上させるため、cascade分類器でQRを検知、切り出し、スキャンをかけるという流れを試してみた。不正解画像が少ないこと切り出しのサイズの関係でまだ精度は低かった。

先輩方の卒論を参考に、もっと検証条件を増やしながら卒論作成にも取り組もうと思う。

テーマ

New road sign recognition method by information addition for automatic driving

自動運転のための情報付加による新しい認識方法

New road sign recognition method by QR code for automatic driving

自動運転のためのQRコードによる新しい認識方法

透明なアクリル板上に偏光板でQRを作成。

日中の曇りで撮った動画では読み取り可能であったが、日光の影響のある環境でも検証をしたい。

来週の予定：光の反射や入射の影響や対策の処理を考察する。

偏光板を用いたQRコードを反射板の上に製作、スキャンを行うことができた。

夜間を想定した画像では、二値化の段階でQRコードが崩れ、日中を想定した画像では二値化処理の段階では特に問題はないように見えたが読み込みできなかった。

リサイズの大きさが適度でなければ読み込みができないので改善方法を検討したい。

前回は認識できなかった撮影画像からのQRコードの読み取りができた。

画像が大きすぎると認識ができないようなのでリサイズし、二値化などの処理を施すことで読み取れた。しかし、認識精度があまり高くなく、かなり鮮明なQRでも読み取れず光の当たり具合や逆光などで全ての認識がうまくいくわけではなかった。

来週の予定：QRの認識精度が高いものがないか(Zbar)、画像によって補正の具合を調整できないか検討する。

届いた反射板と偏光板をもちいて実際に効果が得られるか実験した。

動画で検証したがアップロードが不可能なのでここでは画像をあげる。

上画像：カメラ側と反射板側のフィルムで遮光するようにした場合

下画像：遮光しないようにした場合

黒くなることが確認できたため引き続き研究を進めようと思う。また、画像のように光源が入って黒くみえにくい場合の対処法を考える必要があるように思う。

現段階でのテーマ:

既存の道路標識を利用した自動運転の為の情報付与システム。

標識に偏光フィルムを張り付け反射光を標識ごとにパターン化しカメラで認識する。偏光フィルムを実際に購入し検討する。赤外線の照射も検討。