Akıllı Pedistria Geçişi Koruma Sistemi

Yayaları algılama

Akıllı Trafik sinyali Yönetimi
İşaretli kavşaklarda ve orta blok geçitleri yayalar, servis talepleri yapmak için düğmeleri, yani YÜRÜYÜŞ sinyali istemek için kullanır. Bir talep kabul edildikten sonra yayalar sokağın tam karşısında güvenle dolaşabilir. Ancak çoğu durumda düğmeye bastıktan sonra yayalar sinyali beklemez, bunun yerine trafik akışında bir kopukla karşılaştığında sokağın karşısına geçer. Çapraz yürüyüş sinyali SONUNDA YÜRÜMEYE döndüğünde yayalar artık çapraz yürümeye girmeyebilir ve araçlar gereksiz yere durur. Yayalar YÜRÜYÜŞ sinyali için beklerken, caddeden hızla geçebilirler ve durmuş araçları hiçbir neden olmadan rölantide bırakabilirler.
Ters bir durum da oluşabilir. Çapraz yürüyüş sinyalleri için servis süresi genellikle sabittir. Ancak, çocuklar veya yaşlı vatandaşlar gibi yavaş hareket eden yayalar, sistemde önceden yapılandırıldığından daha fazla zaman harcayabilir. Bu durumlarda güvenliği artırmak için çapraz yürür servis süresi uzatılmalıdır.
Her iki uygulama da (geçiş sürelerini kısaltan ve uzatan), araştırmacıların bu çalışma sırasında birden fazla yayayı tespit etmek ve izlemek için yeni ve sağlam bir sistem geliştirmek üzere geliştirdikleri ve test ettiği gibi, kavşakta yaya izleme cihazı gerektirir. Cihaz, yaya yürüyüşü aşamasında yayaları algıladığında trafik sinyali denetleyicisine bir sinyal gönderir ve bu sinyal yaya yürüyüşü aşamasını uzatır.

 Algılama Sistemi için Yazılım Bileşenleri
Trafik yöneticileri, otomatik yaya algılama için stereo kamera sistemleri (çift kamera), kablosuz alıcılar, yazılım algoritmaları ve bağımsız bilgisayarlar kullanabilir. Görüntü yakalamada en önemli sorun örnekleme südür. Algoritmalar için en önemli sorun hesaplama zamanıdır. Bilgisayar ve algoritmalar önceki örneklemede yakalanan çifti tamamen işledikten sonra kameralar yeni bir çift örnek yakalar. Sokak kavşaklarında yayalar için sistemin doğru algılama sağlamak amacıyla 1 saniyede iki veya üç algılama algılaması gerekir.
Başka bir yaklaşım da görüntü farklılaşmaktır. Burada, aynı kamera (sağ veya sol) arka arkaya iki görüntü alır ve iki görüntü çıkarılarak bir "fark görüntüsü" oluşur. Görüntü farklı, özellikle hareketli hedefleri tespit etmek için uygundur. Teoride, görüntü arka planındaki sabit nesneler (binalar ve caddeler gibi) arka arkaya iki görüntüde de görünür ve bilgisayarlar bunları kolayca kaldırabilir.
Ancak hava durumu ve aydınlatma değişiklikleri, yanlış algılamalara neden olan "hareketli nesneler" ve gölgeler oluşturabilir. Tek başına görüntü farklılaştırma kullanıldığında çok sayıda yanlış algılama meydana gelebilir. Örneğin, yağmurlu bir günde görüntü farklılaştırma, çapraz yürümede yayalar olmasa bile sürekli algılama sağlar. Ancak yeni stereo tabanlı yaklaşım, 3-D özelliklerini kullanarak hareketli nesneleri (doğru veya yanlış) daha da ayırt edebilir ve böylece sorunu uygulamada çözebilir.
Ancak gerçekte farklı görüntü sabit nesnelerin bir kısmını koruyabilir. Bu durum, genellikle çalışmada kullanılan yük bağlantılı cihaz gibi görüntü algılama cihazının kalitesiyle ilgili olan kamera "gürültüsünden" kaynaklanır. Fotoğraf makinesinin sarsılması ve aydınlatma değişiklikleri de sabit nesnelerin tutulmasına neden olabilir. Kamera sarsılması kaçınılmazdır. Stereo kamera sistemi dış mekana cadde kavşağına monte edildiğinden, sert rüzgarlarda ve diğer koşullarda sarsılıyor. Aydınlatma değişiklikleri, birbirini izleyen iki görüntünün piksel değerlerini rastgele değiştirerek, sabit nesnelerin fark görüntüsünde görünmesini sağlar. Dijital fotoğraf makinelerindeki gürültü donanıma bağlıdır (kullanılan elektronik cihazlar nedeniyle yüksek kaliteli fotoğraf makineleri daha az parazitlidir) ve hiç bir zaman tamamen filtrelenmez. Gelişmiş görüntü filtreleme algoritmaları uygulandığında, fark görüntüsünden tüm sabit nesneler kaldırılmaz. Araştırmacılar bu sorunu çözmek için kamera gürültüsünü önemli ölçüde azaltan gelişmiş bir görüntü filtreleme yöntemi geliştirdiler.
Görüntü farklılaşma yaklaşımıyla karşılaştırıldığında, tek bir görüntü kullanılarak algılama bazı avantajlar sunar. Algılama tek bir görüntüye dayalı olarak yapıldığı için, kameranın sarsılması ve aydınlatma değişikliklerine neredeyse bağışıktır. Ancak, zemin ve yaya görünümlerinin dinamik varyasyonları nedeniyle sokak kavşaklar gibi dış mekan ortamlarındaki yayaları güvenilir bir şekilde algılamak için tek bir kamera veya tek kamera sistemi kullanmak zordur.
Stereo kamera yaklaşımında, sistemler genellikle yayaları algılar ve sistem için zaman alan bir eşitlik haritasından çıkarılan (görüntüdeki nesnelerin derinlik bilgilerini sağlayan) 3 boyutlu özelliklere dayanır. Tam boyutlu bir eşitlik haritasının hesaplanması genellikle birkaç saniye sürer ve bu da sistemin saniyede iki veya üç örnek yakalamasını imkansız hale getirir. Ayrıca, yaya genellikle görüntüde küçük bir alanda yer aldığından, tam boyutlu bir haritadaki çoğu eşitsizlik bilgisi yaya algılama için bile kullanılmaz. Örneğin, binalar ve ışık direkleri kendi farklılıklarını da haritalarına sahip olabilir. Bu sabit nesneleri algılamak gereksiz olduğundan, stereo kamera sistemi bunları genel eşitlik haritasının hesaplamasına dahil etmediğinden hesaplama süresi kısaltılır. Aksi takdirde, sistem genellikle yavaş merkezi işlem birimi ve sınırlı belleğe sahip düşük maliyetli bir endüstriyel bilgisayar kullanarak saniyede üç veya dört algılamaya ulaşamaz