Algorytm Viterbiego do śledzenia oznakowania poziomego

• Autorzy: Mazurek P.

Warianty tytułu

EN

Viterbi algorithm for tracking of road surface marking

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Estymacja położenia pojazdu na drodze jest możliwa z wykorzystaniem śledzenia oznakowania poziomego. W artykule zaproponowano wykorzystanie algorytmu Viterbiego do śledzenia linii ciągłej oraz linii przerywanej. Algorytm ten realizuje zadanie śledzenie przed detekcją, dzięki czemu przetwarzane są dane surowe bez binaryzacji, co poprawia jakość estymacji. Przeprowadzono badania numeryczne Monte Carlo w celu wyznaczenia własności algorytmu dla różnych parametrów w oparciu o generator obrazów syntetycznych. W celu poprawy jakości pracy dla linii przerywanej zaproponowano wykorzystanie dodatkowej filtracji medianowej z ruchomym oknem.

EN

The estimation of position of road vehicle is possible using road surface marking. The Viterbi algorithm was proposed for continuous and dashed lines tracking in this paper. This is track-before-detect algorithm that processes raw data without binarization what improves the estimation quality. The numerical experiments using Monte Carlo approach were applied for different variable parameters of algorithm using synthetically generated images. The improvement of estimation for the dashed line was obtained using an additional median filtering with moving window.

Słowa kluczowe

PL

algorytm Viterbiego; śledzenie przed detekcją; estymacja linii; systemy wizyjne

EN

Viterbi algorithm; track-before-detect; line estimation; vision system

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 3
• Strony: 3141--3147, CD 1
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Mazurek P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej, ul.26. Kwietnia 10, 71-126 Szczecin

Bibliografia

• 1. Taubel, G., Yang, J.S.: A lane departure warning system based on the integration of the optical flow and Hough transform methods. In: 2013 10th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA) Hangzhou, China, June 12-14, 2013. (2013) 1352-1357.
• 2. Stone, L., Barlow, C., Corwin, T.: Bayesian Multiple Target Tracking. Artech House 1999.
• 3. Viterbi, A.: Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm. IEEE Transactions on Information Theory 13 (2) (1967) 260-269.
• 4. Mazurek, P.: Line Estimation using Viterbi Algorithm and Track-Before-Detect Approach for Line Following Mobile Robots, 19th International conference on Methods and Models in Automation and Robotics: MMAR 2014, IEEE (2014) 788-793.
• 5. Ishikawa, S., Kuwamoto, H., Ozawa, S.: Visual navigation of an autonomous vehicle using white line recognition. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligent 10 (5) (1988) 743-749.
• 6. Mazurek, P.: Viterbi Algorithm for Noise Line Following Robots, Image Processing and Communications Challenges 6, Springer (2014) 111-118.