Każdego roku w Polsce ginie w wypadkach drogowych około 4 tysiące osób, a blisko dziesięciokrotnie więcej osób doznaje obrażeń (dane za 2010 r.). Mimo, iż statystyki pokazują od kilku lat tendencję spadkową cały czas Polska jest w niechlubnej czołówce krajów europejskich. Wzrost natężenia ruchu pojazdów oraz utrudnienia drogowe na wielu odcinkach dróg miejskich i krajowych powodują, że podróżowanie po polskich drogach staje się uciążliwe i długie. W celu zabezpieczenia użytkowników dróg przed wypadkami Neurosoft wraz z IBDIM wdrażają innowacyjne rozwiązania bazujące na sieciach neuronowych.
Podczas ostatnich targów Intertraffic Neurosoft został wyróżniony za NeuroCar 2.0 Red Light Enforcement. Produkt ten ma na celu wykrywanie i dokumentowanie wykroczeń przejazdu pojazdów na czerwonym świetle. Innowacyjną cechą systemu jest wykorzystanie wyłącznie technik analizy obrazów z wielu kamer, bez konieczności integracji z kontrolerem sygnalizacji oraz bez instalacji jakichkolwiek elementów w nawierzchni drogi.
Elementy
Ze strony programowej moduł detekcji wykroczeń składa się z czterech głównych elementów:
– detektora fazy światła – analiza obrazu z kamery poglądowej;
– detektora ruchu za sygnalizatorem – analiza obrazu z kamery poglądowej;
– analizatora ruchu tablicy rejestracyjnej – analiza obrazu z kamery pomiarowej – ANPR\MMR;
– integratora danych i generatora dokumentacji wykroczenia.
Współdziałanie tych elementów zapewnia skuteczne wykrywanie wykroczeń i minimalizację zakresu błędów fałszywej detekcji i fałszywego pominięcia.
Zadaniem detektora fazy światła jest ustalenie kiedy na wskazanym pasie ruchu sygnalizator wskazuje fazę czerwoną – wówczas aktywowana jest detekcja ruchu w obszarze skrzyżowania. Detektor fazy światła opiera się na analizie zdefiniowanych w konfiguracji obszarów obrazu, na których uwidoczniony jest sygnalizator. Klasyfikator na wyjściu podaje wykrytą fazę świetlną. Zadaniem detektora ruchu jest wykrycie sytuacji, kiedy jakiś pojazd porusza się w zdefiniowanej w konfiguracji strefie za sygnalizatorem. Jeśli sytuacja taka zajdzie w fazie światła czerwonego, zdarzenie jest rejestrowane i przekazywane do weryfikacji do modułu integratora danych. Detektor ruchu działa na zasadzie analizy wektorowego optycznego pola przepływu, co oznacza rozpoznanie obiektów o odpowiednich gabarytach, kierunku poruszania i dynamice ruchu.
Każdy przejeżdżający pod sygnalizatorem pojazd poddawany jest dodatkowo analizie przez moduł ANPR. Moduł ten dostarcza także informacji o trajektorii ruchu. Na podstawie tej analizy wykrywane są sytuacje, w których pojazd przekroczył linię zatrzymania. W celu wygenerowania kompletnego zapisu wykroczenia, rejestracja zdarzeń poddana jest konsolidacji i weryfikacji. Wynikiem jest dokumentacja zdarzenia składająca się z wideogramów, zdjęć oraz pliku xml.
Działanie systemu
Ideą rozwiązania była prostota łącząca niezależne funkcjonalności. Sprzęt do kontroli niedostosowania się do znaków sygnalizatora w identycznej konfiguracji z dodatkowym oprogramowaniem służy także ujawnianiu łamania przepisu o ruchu drogowym mówiącego o zakazie wjazdu na skrzyżowanie w przypadku gdy nie istnieje możliwość jego opuszczenia.
Z punktu widzenia wyżej opisanej metodologii system działa na trzech niezależnych poziomach:
– identyfikacji wszystkich pojazdów poruszających się w polu pomiarowym na pasie ruchu;
– alarmowania o przejazdach po zmianie fazy sygnalizatora na czerwoną;
– alarmowania o nieuprawnionym wjeździe na skrzyżowanie niezależnie od fazy sygnalizatora.
Identyfikacja pojazdów
Identyfikacja pojazdu następuje dzięki użyciu kamery pomiarowej ANPR\MMR. Dzięki zastosowaniu algorytmów sztucznej inteligencji możliwe jest zebranie niezbędnych informacji o przejeżdżającym pojeździe bez dodatkowych przyrządów pomiarowych. Zakres zebranych informacji pozwala na pełną identyfikację pojazdów.
Dane te przekazane uprawnionym służbom pomagają w pracy operacyjnej. Tego typu informacje są szczególnie pożądane przez Policję i służby drogowe w predykcji zdarzeń cyklicznych oraz symulacji przepływów i metod rozładowania ruchu.
Funkcja alarmowania
Założeniem metodologicznym było umożliwienie stałego, niezakłócanego poglądu na całe skrzyżowanie wraz z sygnalizatorami. Kamera „poglądowa” ma sparametryzowane pola pomiarowe, a terminal obliczeniowy reaguje odpowiednio do konfiguracji uruchamiając procedury w zgodzie z zaprogramowanymi algorytmami.
Pole 1 dedykowane jest objętym w obrazie sygnalizatorom świetlnym. Są tu sparametryzowane kolory oraz lokalizacja poszczególnych faz. System prowadzi odczyt zmiany świetnej z obrazu i nie wymaga korzystania z sygnału sterownika sygnalizatora.
Rys. 1 odczyt zmiany świetlnej przez detektor sygnalizacji
Pole 2 jest miejscem w bezpośredniej styczności z linią zatrzymania i określa położenie obiektu zidentyfikowanego przez kamerę pomiarową nad pasem ruchu.
Pole 3 wynika z prawdopodobnej trajektorii jazdy pojazdów uchwyconych wcześniej. Pojawienie się pojazdu poruszającego się w zadanym kierunku oznacza potwierdzenie popełnienia wykroczenia.
Rys. 2 przedstawia pomiar i zebranie dodatkowego materiału o wykroczeniu
Algorytmy śledzenia pojazdów wykorzystane w systemie mają za zadanie zapewnienie operatora o zajściu zdarzenia bez konieczności każdorazowego manualnego potwierdzenia zajścia zdarzenia.
Komplementarność technologiczna
Mimo, iż podstawowym elementem aplikacji jest alarmowanie o przejazdach na czerwonym świetle to system jest zdolny do monitorowania innego typu wykroczeń powiązanych. Może być to nieuprawniony wjazd na skrzyżowanie, którego nie można opuścić. Poprzez wyznaczenie tras poruszania się pojazdów można odnotowywać obecności samochodów na wytyczonym polu skrzyżowania.
Rozwój technologii pozwalający na komplementarne wykorzystanie różnych oferowanych własności daje możliwość poszerzania oferty funkcjonalności przy zachowaniu bezinwazyjnych metod detekcji i identyfikacji zdarzeń. Prace nad ustandaryzowaniem protokołów komunikacyjnych prowadzone pod patronatem ITS Polska ułatwią zebranie na wspólnej platformie wielu podsystemów wymienionych typów.
O autorze:
Piotr Bardadyn – Piotr Bardadyn absolwent Wydziału Nauk Społecznych Uniwersytetu Wrocławskiego. Studiował także dziennikarstwo i kulturoznawstwo na Universidad Catolica San Antonio de Murcia w Hiszpani oraz Karl- Ruprecht Universität w Heidelbergu. Aktualnie jest dyrektorem sprzedaży w spółce Neurosoft. Zapoczątkował prowadzony w kooperacji z IBDiM cykl szkoleń dla instytucji publicznych z zakresu nowych technologii oraz bezpieczeństwa ruchu drogowego.
