P. Petyovsk", MAPV Aplikace po"íta"ového vid#ní v dopravních úlohách2, Virtualizovaná realita

P. Petyovsk", MAPV – Aplikace po"íta"ového vid#ní v dopravních úlohách2, Virtualizovaná realita

P!edná!ka kurzu MAPV Aplikace po"íta"ového vid#ní v dopravních úlohách2 Virtualizovaná realita P. Petyovsk" (email: [email protected]) , kancelá! E530, Integrovan" objekt

- 1/12 -


Pojmy a opakování!.............................................................................3 Automatické m"#ení hustoty provozu!..............................................4 Současný stav ..................................................................................................6

Virtualizovaná realita!.........................................................................7 Příklady využití ................................................................................................8

Termovize – Termografie!...................................................................9 Dotazy a diskuse !..............................................................................11 Literatura, pou$ité obrázky!.............................................................12

- 2/12 -


Pojmy a opakování Telematika Traffic enforcement, Red light violation system Traffic enforcement, Speed limit violation system License plate recognition, License plate reading

- 3/12 -


Automatické m"#ení hustoty provozu Definice hustoty provozu: • stupe$ 1 - plynul" provoz • stupe$ 2 - houstnoucí provoz • stupe$ 3 - siln" provoz • stupe$ 4 - tvorbu kolon • stupe$ 5 - dopravní kolaps Vyu%ívají se r&zné detektory p!ítomnosti pohybu a p!ítomnosti vozidel na silnici (induk"ní smy"ky, IR "idla, kamerové systémy). Kamerová varianta tohoto systému vznikla v roce 1995 ve skupin# po"íta"ového vid#ní na tehdej!ím ústavu automatizace a m#!ení VUT v Brn# jako v"sledek prvních v"zkumn"ch pracích v oblasti detekce vozidel na snímcích dopravní situace. Úloha se stala sou"ástí projektu Policie 'R „Monitorování dopravní situace“. Úloha byla rozd#lena na dv# "ásti: 1. Orienta"ní detekce po"tu a rychlosti vozidel v jednotliv"ch dopravních pruzích. 2. Detekce krizov"ch dopravních situací naru!ujících provoz v dopravních pruzích. Vytvo!ené algoritmy vycházejí z p!edpokladu, %e jednotlivá vozidla lze v obraze dopravní situace detekovat jako oblasti s v"skytem hran kolm"ch na sm#r jízdy. V první "ásti úlohy se p!edpokládalo pouze statistické m#!ení po"tu vozidel, proto nebylo nutné ur"ovat p!esn" po"et vozidel. Ve druhé "ásti úlohy bylo po%adavkem detekce krizov"ch situaci naru!ujících provoz v jednotliv"ch dopravních pruzích (nap!. nehoda, dopravní kolona). Úkolem bylo vytvo!it metody pro spolehlivou detekci t#chto mimo!ádn"ch dopravních situaci. Vzniklé metody se opírají o skute"nost, kdy jakákoliv mimo!ádná dopravní situace znamená p!i reálném provozu jeho zastavení v daném dopravním pruhu nebo alespo$ jeho v"razné omezení.

- 4/12 -


- 5/12 -


Sou%asn& stav V sou"asné dob# poskytuje pra%sk" systém m#!ení hustoty provozu informace pro 266 úsek& komunikací v Praze na základ# kombinace r&zn"ch systém& detekce. 'ást t#chto informací je aktualizována v p#timinutov"ch a "ást v patnáctiminutov"ch intervalech. Data jsou k dispozici na webu i vysílána radiov# pomocí systému RDS-TMC. GPS systém s vizualizací TMC dat

Dispe"ink !ízení dopravy Praha

- 6/12 -


Virtualizovaná realita Termín virtuální realita (VR) vznikl v 70. letech minulého století v rámci sci-fi %ánru. Rozvoj techniky p!edev!ím robotiky a po"íta"ové grafiky dochází k postupné realizaci t#chto my!lenek. Úlohou virtuální reality je vytvo!it takové u%ivatelské rozhraní, které bude pouze simulovan"m grafick"m prost!edím (GUI) v rámci po"íta"e a které bude jedinec vnímat v!emi sv"mi smysly jako skute"nou realitu. V sou"asné dob# pat!í mezi dob!e zvládnuté smysly zrak a hmat. 'áste"n"ch úsp#ch& bylo dosa%eno u "ichu. Dal!í pojmem je tzv. Augmented reality (AR) neboli roz!í!ená realita, která p!edstavuje po"íta"ové dopln#ní b#%ného vjemu z reálného sv#ta o dal!í informace. Nej"ast#ji se jedná o dodate"né obrazové informace. Vyu%itelnost obou technologií se p!edpokládá v mnoha oborech: • Zábavní pr&mysl • Sport • Vzd#lávání • Armáda Dal!ím d&le%it"m pojmem je tzv.: Teleprezence (simulovaná p!ítomnost / p!ítomnost na dálku), tedy technick"mi prost!edky simulovaná p!ítomnost ve vzdáleném reálném prost!edí. Vyu%itelnost: • Telekonference / vzd#lávání • Vizuální kontrola v nebezpe"n"ch nebo nep!ístupn"ch prost!edích. • Práce na dálku (léka!ství, likvidace po%ár&, antiterorismus) Jeliko% schopnost "lov#ka zpracovávat obrazovou informaci p!edstavuje jeden z nejd&le%it#j!ích smysl&, pat!í tedy logicky po"íta"ové zpracování obrazu také mezi jeden z hlavních obor& VR, AR i teleprezence.

- 7/12 -


P#íklady vyu$ití CISCO teleprezen"ní místnost

UTAR (FEKT UAMT)

- 8/12 -


Termovize – Termografie Detekce elektromagnetické energie z "ásti spektra od 900-14000nm. P!ístroj pro snímání a zobrazení b"vá nej"ast#ji integrován. Celé za!ízení lze rozd#lit na tyto "ásti: • Optika • Detektor • Zesilova" signálu • Jednotka pro zpracování dat • Display

Jako detektory se na rozdíl od CCD sníma"&, které mají v této "astí spektra ji% malou citlivost, vyu%ívají sníma"e FPA (focal plane array). Rozli!ení v pixelech nej"ast#ji 160x120; 320x240; 640x512 (u nejdra%!ích model&). Základní rozd#lení: • Pasivní termografie • Aktivní termografie (nutn" zdroj energie)

- 9/12 -


Vizualizace tepeln"ch ztrát ve stavebnictví

Detekce poruch v energetice

- 10/12 -


Dotazy a diskuse Co vám v kurzu MAPV chyb#lo a naopak? Dotazy ke zkou!ce?

- 11/12 -


Literatura, pou$ité obrázky [1] Jan J.,: Poznámky ke kurzu Digitální zpracování a anal!za obrazového signálu, FEKT 1999. [2] Jan J., Dub P.: Poznámky ke kurzu: Vy""í metody !íslicového zpracování obrazu, FEKT 2001. [3] Sousedík, J.: Rozpoznání a t"íd#ní objekt$ podle tvaru, diplomová práce, FEKT 2004 [4] #onka M., Hlavá! V.: Po!íta!ové vid#ní, Computer press 1992, ISBN 80-85424-67-3 [5] Hlavá! V.,Sedlá!ek M.: Zpracování signál$ a obraz$, skriptum %VUT 2001. [6] &ára J., Bene" B., Felkel P.: Moderní po!íta!ová grafika, Computer press 2004, ISBN 80-251-0454-0 [7] &ára J. a kol.: Po!íta!ová grafika - Principy a algoritmy, Grada 1992, ISBN 80-85623-00-5 [7] Wiley InterScience: Encyclopedia of Imaging Science and Technology, http://www3.interscience.wiley.com [8] Wikipedia, The free encyklopedia, http://en.wikipedia.org/wiki [9] P"ibyl P., Svítek M.: Inteligentní dopravní systémy, Technická literatura BEN, Praha 2001, ISBN 80-7300-029-6 [10] Heroudek, J. Detekce vozidla v zorné poli CCD kamery, diplomová práce UAMT, Brno 1995.

- 12/12 -

P. Petyovsk", MAPV Aplikace po"íta"ového vid#ní v dopravních úlohách2, Virtualizovaná realita

Recommend Documents