今週の目標

1. 道路から白線だけを抽出する
2. 抽出した情報から射影変換を行う

今月の目標

1. Raspberry Pi上で速度測定システムを実装
2. 射影変換の自動化の新しい手法を考える

5/25

1. 白線抽出のために、ラベリング処理を行ってみた。抽出した結果画像からさらに、破線を絞る方法として、破線が規則的に並んでいる点を利用してみる。ラベリングされた領域の上側の一定の範囲に別のラベリング領域が存在する場合、それが次の破線である可能性が高い。ラベリングされた領域の中で、破線のように規則的に並んでいる組み合わせを抽出できるプログラムを作っている。

5/26

1.破線の抽出を行った。まだ一枚の画像でしか試していないが、下図のように破線を抽出することができた。この破線の情報から他の破線も抽出し、射影変換のパラメータに使用してみる。  

5/27

1. 作成した破線抽出の処理を別の画像で試してみた。しかし、あまり上手く抽出することが出来なかった。また、破線ではない、普通の白線に関してはまったく抽出できないことが分かった。エッジ処理などほかの方法を試してみる必要がある。

5/28

1. ラベリング処理ではなく、テンプレートマッチングを利用してみた。撮影した道路の画像に対して、

1. 2値化処理
2. 細線化処理
3. 白い線を描いた画像とのテンプレートマッチング
4. マッチング座標の取得
5. 2値化画像に対してラベリング処理
6. マッチング座標とラベリング座標を利用し破線の座標を取得
7. 得られた破線の座標からその他の破線の座標を推定
8. 破線座標から真横の画素の見ていき、白線と思われる画素の座標を取得

という処理を行った結果、下画像から上手く白線と破線の座標を取得することが出来た。

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今週の目標

1. Raspberry Pi 2 Model Bでopencvを動かす
2. 射影変換の自動化について検討する

5/7

1. Raspberry Pi 2 Model B用のマイクロSDが届いたので、osからインストールし直している。 2. 全体ゼミで、先生方からアドバイスを頂いた。考えている手法としては、

• マーカーを道路に置き、位置を検出してその情報を元に射影変換を行う
• 道路の白線の情報から射影変換のパラメータを推測する

を考えている。 マーカーは、置き方を工夫すればできると思われる。しかし、自動化の研究としては、白線などの情報から射影変換を自動で行える手法を考案するべきだと考えている。

5/8

1. Raspberry Pi 2のosをインストールして起動させてみた。上手く動いたが、vncをダウンロードして再起動してみると起動しなくなった。vncの起動用に書いたスクリプトが原因か、vnc自体に原因があるか調べている。 Raspberry Pi自体は、osから再インストールし直したら、無事動いた。

5/9

5/10

今週の目標

1. Raspberry Pi上でopencvを動作させる
2. 開発した速度測定システムの一部をRaspberry Pi上で動作させる

先週は、opencvをRasbberry Pi上で動作させるという目標だったが、opencvのインストールとmakeに時間がかかり、 動作検証をすることができなかった。

4/27

1. Raspberry Piにopencvをインストールした。opencvには、Raspberry Pi専用のカメラモジュールに対応したライブラリーがないので、対応させるためのライブラリーをダウンロードしてみた。ダウンロード後、すでにコンパイルされているサンプルプログラムは動作させることができた。しかし、自作したプログラムを、自作したmakefileでmakeして実行させると上手くいかなかった。libraspicammvがないと言われているので、makefileに書いたlibファイルが間違えていたのと思われる。

4/28

1. makefileを色々変えてmakeしてみたが、上手くヘッダファイルを読み込めなかった。makefileの記述方法を一から勉強する必要がある。

4/29

4/30

5/1

5/2

5/3

今年度の研究目標

1. 夜間の速度測定の完全自動化
2. Raspberry Pi上でのシステムの実装

それぞれの目標についての現状

夜間の速度測定の自動化 現在、画像上の実際の距離を計算するために、射影変換を用いている。この射影変換に必要なパラメータは手動で設定しており、パラメータの自動設定を行えるようにする必要がある。パラメータを決めるためには、道路上で長方形となる4点を与える必要があり、また、距離を計算するために、この4点の距離を知る必要がある。 考えている手法は、道路の白線を基準に距離とパラメータを決めることができないかと考えている。 Raspberry Pi 現在、古家が行っているRaspberry Pi上でのシステムの実装を、自らのシステムでも行う。 しかし、実装速度にかなり問題が生じると考えられるので、実装後、処理を軽くしたり、PCと処理を分担するなどの改良が必要だと思われる。

今週の目標

1. Raspberry Pi上でOpenCVを動かす
2. 開発してきた速度測定システムをRaspberry Pi上で動かす

4/20

就職活動で東京に行っています

4/21

就職活動で東京に行っています

4/22

就職活動で東京に行っています

4/23

OpenCVをRaspberry Piにインストールを行った。 まだ、実際に動かしてはいないが、Raspberry Pi上で動かすと、動作がかなり遅くなることが考えれらる。

4/24

OpenCVをRaspberry Piにインストールしている。Raspberry Pi Bだと、OpenCVのmakeも、1日以上かかるようであり、70%までmake出来ている状況である。 今後の予定は、張先生と話し、学会発表とジャーナルへの論文投稿を目指す。