Wykrywanie przejść dla pieszych na zdjęciach wykonanych telefonem komórkowym

• Autorzy: Kożuszek R.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2015.1.12

Warianty tytułu

EN

Zebra-crossing Detection on Mobile Phones Photographs

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wykrywanie przejść dla pieszych wykonywane w aplikacji działającej na telefonie komórkowym jest jednym z elementów ułatwiających poruszanie się po mieście osób niewidomych i słabo widzących. W pracy przedstawiono algorytm wykrywania przejść dla pieszych na zdjęciach wykonanych telefonem komórkowym. Ważnym jego elementem jest filtracja punktów należących do krawędzi pasów przejścia i dwuetapowa agregacja tych punktów w krawędzie przejścia. Przedstawiono wyniki dla rzeczywistych zdjęć pasów dla pieszych wykonanych aparatem telefonu komórkowego w trudnych, zimowych warunkach.

EN

Zebra-crossings detection in a mobile application is one of mobility aids for the blind and partially-sighted. This paper presents an algorithm for the detection of pedestrian crossings in images taken with mobile phone. Its important element is the filtering of points belonging to the edge of zebra-crossing stripes and two-step aggregation of these points into the stripes edges. The results for the real zebracrossing images taken with the mobile phone camera in tough winter conditions are presented.

Słowa kluczowe

PL

wykrywanie przejść dla pieszych; filtracja krawędzi; transformata Hough'a

EN

zebra-crossing detection; edge detection; Hough transform

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 56, nr 1
• Strony: 67--71
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., il., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kożuszek R.

• Transition Technologies S.A. Warszawa

Bibliografia

• [1] Angin P., Bhargava B.: Real-time Mobile-Cloud Computing for Context-Aware Blind Navigation. International Journal of Next-Generation Computing, Vol. 2, No. 2, July 2011.
• [2] Coughlan J., Shen H.: A fast algorithm for finding crosswalks using figure-ground segmentation. Proc. 2nd Workshop on Applications of Computer Vision, in conjunction with ECCV 2006; 2006. DOI: 10.1109/ICPR.2006.566.
• [3] Ivanchenko V., Coughlan J., Shen H.: Crosswatch: a camera phone system for orienting visually impaired pedestrians at traffic intersections. 11th International Conference on Computers Helping People with Special Needs (IC-CHP ’08); Linz, Austria. July 2008. DOI: 10.1007/978-3-540-70540-6_168.
• [4] Manh Cuong Le, Son Lam Phung, Bouzerdoum A.: Pedestrian Lane Detection for the Visually Impaired. Digital Image Computing Techniques and Applications (DICTA), 2012 International Conference on, On page(s): 1 – 6. DOI: 10.1109/DICTA.2012.6411701.
• [5] Se S.: Zebra-crossing detection for the partially sighted. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR 2000, Volume 2, South Carolina; June 2000. pp. 211–217. DOI: 10.1109/CVPR.2000.854787.
• [6] Uddin M., Shioyama T.: Detection of Pedestrian Crossing using Bipolarity and Projective Invariant. IAPR Conference on Machine Vision Applications (2005).
• [7] Uddin M., Shioyama T.: Bipolarity - and projective invariant-based zebra-crossing detection for the visually impaired. 1st IEEE Workshop on Computer Vision Applications for the Visually Impaired; San Diego. June 2005. DOI: 10.1109/CVPR.2005.423.
• [8] The OpenCV Reference Manual, Release 2.4.5.0, May 2013.