文字特徴、環境特徴を考慮した連結領域を検出するプログラムの作成。
現在、連結領域の検出まで完成しています。まだ非文字領域の連結成分も検出している状態です。
12/1
プログラムの作成中です
12/2
プログラムの作成中です
12/3
プログラムの作成中です
12/4
進捗はありません
12/5
プログラムの作成中です
今週の課題
- 射影変換のパラメータ自動決定の手法を試してみる
- Raspberry piで、今の速度測定装置を動かしてみる
12月1日
1. 道路の一定の範囲にLEDなどの目印を設置し、画像で検出、その位置を射影変換のパラメータにする方法を試してみる。設置が容易であることという部分が少し弱くなるが、自動的にパラメータを決めるためには、目印が必要だと思われる。実際の道路にLEDを設置して、画像上で検出できるか試してみる。
2. Raspberry Pi内で、opencvなどが動くか？、また動作速度がどのくらいになるかを確かめてみる必要がある。
12月2日
1. 進捗はありません
2. Raspberry Pi用のシステムを開発中です
12月3日
1. 進捗はありません
2. 進捗はありません
12月4日
1. 進捗はありません
2. Raspberry Pi用のシステムを開発中です
12月5日
1. 進捗はありません
2. Raspberry Pi用のシステムを開発中です
12月6日
12月7日
11/24
進捗はありません。
11/25
モーフィングのプログラムを組んでいます。
11/26
モーフィングのプログラムを組んでいます。
11/27
モーフィングのプログラムを組んでいます。
11/28
うまくいかないので、新たな方向からモーフィングのプログラムを作成しています。
11/29
進捗はありません。
11/30
進捗はありません。
テーマ：オフサイドの自動検出
今週の課題
1. オフサイドポジションの判定
2.選手の検出・追跡の改善
11/25
1.各選手の座標を射影変換しその最少(最大)値を求め、オフサイドポジションかどうかの部分を作成しました。
2.進捗なし
11/26
1.進捗なし
2.既検出の重複を避けるプログラムの改善を行いました。
今週の課題は
- boostingの精度の向上
- 卒論の背景考案
11/25
- 先週行った顔検出の精度を上げるため、正面の顔の画像を収集してxmlファイルの作り直しをしています
- 進捗はありません
11/26
- 収集した画像に人の顔と関係のないものが多少あったので選別作業を行いました。画像の数がまだ足りない状態なので画像収集も同時進行しています
- 自分の研究が既存の技術の組み合わせでの内容となっているので、使用している既存技術の概要をまとめています
11/27
- 画像収集を行っています
- サーバに上がっている卒論の書き方を読みました。来週は図書館にある卒論関連の本を読もうと考えています
現在、boostingの精度向上を先に行うかhough変換プログラムとboostingプログラムのすり合わせを先に行うかを迷っているので意見を頂きたいです
- ICIAEに投稿するための論文の作成。
- 研究テーマの提案手法のアルゴリズムの構築を進める。
以上の2点が今週の課題です。
11/26
1.全体の構成を書きました。
2.進捗はありません。
11/27
1.各章の内容を書きました。
2.提案手法を再現したプログラムの出力結果が予想より悪いです。原因を調査中です。
11/28
1.ICIAEに投稿しました。
2.前日と同様です。
11/29
1.実験データが揃い次第、残りの部分を完成させる予定です。
2.おそらく提案手法の考え方自体が悪かったので、新しいアルゴリズムを作成しています。
11/30
進捗はありません
1．文字特徴、環境用特徴を考慮した連結成分を検出するプログラムの作成
2．Order[]フィルタを用いた閾値処理プログラムの作成
11/24
1．進捗はありません。
2．進捗はありません。
11/25
1．作成中です。
2．進捗はありません。
11/26
1．作成中です。
2．進捗はありません。
11/27
1．これまでの考え方に誤りがあったのでその部分のプログラムの修正をしました。
2．作成中です。
11/28
1．前日と同様にプログラムの修正をしました。
2．進捗はありません。
- スライド作成
- 前処理およびヘイズ除去、超解像を行う
11/17
1,スライド作成中
2,画像の切り取りやネガポジ反転の前処理を1つのプログラムにまとめました。
11/18
1,スライド作成中
2,インペインディングのためのマスクを作るプログラムを作成しました。陸さんからヘイズ除去のプログラムを頂いたので、実行しました。
11/19
1,スライドを仕上げました。
2,カラーマップを作成するプログラム作成中です。
テーマ
画像処理を用いた車両速度測定システムの開発
今週の課題
- Raspberry Piで撮影した車両の画像から、射影変換の自動化を考える
- Raspberry Piを用いた撮影のための、道路と車のセットを作成する
11月17日
1. Raspberry Piを用いて夜間での撮影を行ってみた。はじめは光を取り込みすぎて線として写らなかった。そこでカメラの光をとらえる感度値をあらわすISO感度を下げてみた。結果、上手く光の線を捉えることが出来た。
Raspberry Piを用いた車両画像
そして、射影変換から光の線を抽出した結果が、下図になる。
射影変から光の抽出
上手く、線を抽出することが出来ている。
このときの速度が75.6[km/h]であった。
11月18日
1. 射影変換の点と位置と、画素数における、精度の関係について、画素数を変化させて検証を行った。読み込んだ画像の画素数から射影変換のパラメータを決める際、画素数の数が多いとパラメータの精度が上がるが、目視でパラメータの位置を決めることが難しくなる。
射影変換後に白線の長さを検出し、そこから射影変換の精度を評価し、繰り返し計算を行ってパラメータを決定する方法を考える。
11月19日
1. パラメータの取り方について検討中
11月20日
2. 模型の作成について、シスエレ実験で使用していた、列車を使用してみることにした
11月21日
1. パラメータの取り方について検討中
11月22日
工大祭
11月23日
工大祭
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