Deteksi keadaan lampu lalu lintas di perlintasan kereta api untuk memperbaiki pelanggaran lalu lintas

Baru-baru ini kami dihadapkan pada tugas yang menarik, tampaknya sederhana, tetapi ambigu untuk mendeteksi keadaan lampu lalu lintas kereta api untuk memperbaiki pelanggaran lalu lintas. Masalahnya ternyata bahwa koneksi ke otomatisasi perkeretaapian merupakan prosedur kompleks yang membutuhkan banyak persetujuan, dan pemasangan kabel yang sesuai membutuhkan biaya modal. Alternatifnya adalah dengan mendeteksi keadaan lampu lalu lintas dari kamera CCTV dan mencatat fakta pelanggaran lalu lintas sesuai dengan data dari kamera.



Setelah sebelumnya menetapkan tujuan dan menyetujui rencana untuk menguji kompleks perangkat lunak dan perangkat keras untuk mendeteksi pelanggaran lalu lintas di perlintasan kereta api yang diatur, kami memilih Pusat Teknik Perkeretaapian Oktyabrskaya sebagai objek untuk pengujian. Model skala penuh perlintasan kereta api diterapkan di sana, di mana kamera dan kompleks untuk memperbaiki pelanggaran dipasang:







Proses debugging dan pengujian analitik video dengan lampu lalu lintas menyala pada tata letak



Tujuan:

• mendeteksi keadaan lampu lalu lintas di persimpangan dalam bidang pandang kamera
• fiksasi lintasan kendaraan melalui penyeberangan dengan pengenalan dan pencatatan nomor di lampu lalu lintas merah

Komposisi kompleks perangkat keras dan perangkat lunak bekas:

1. Kamera IP, 2 MP
2. Kotak Luar Ruangan PC Industri Mikro, RAM 2 GB, CPU Intel Atom x5, VPU Movidius
3. Beralih
4. Perangkat lunak EDGE untuk mendeteksi dan mengenali pelat nomor kendaraan negara bagian

Algoritme deteksi status lampu lalu lintas:

1. Menerima aliran RTSP dari kamera
2. Memotong aliran menjadi bingkai
3. Membingkai area deteksi status lampu sinyal
4. Memperoleh nilai kecerahan untuk setiap lampu dalam N-frame / detik
5. Binarisasi nilai kecerahan dengan ambang batas
6. Memeriksa pengoperasian lampu di antiphase selama seluruh interval N-frame / detik yang dianalisis
7. Kembalinya kondisi lampu lalu lintas dengan penundaan dari waktu nyata dalam N-frame / detik

Sebelum binarisasi, periksa apakah lampu dalam antiphase terlihat seperti ini:







Setelah binarisasi:



0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1

1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0



Demonstrasi pengoperasian detektor:



Mendeteksi keadaan lampu lalu lintas kereta api menggunakan analitik video objek.



Masalah yang kami temui saat menerapkan:

1. Anda tidak dapat begitu saja mendeteksi nilai warna atau jumlah merah di area tersebut, karena pada malam hari kamera menyalakan penerangan IR dan gambar menjadi hitam putih.
2. Bahkan saat mengukur nilai kecerahan, Anda tidak dapat menggunakan data hanya dari satu lampu, karena berkedip, misalnya, dengan sinyal berhenti darurat kendaraan atau indikator arah, akan memperbaiki pantulan lampu dan perubahan kecerahan naik dan turun yang mulus. Jelas bahwa itu mungkin untuk dikaitkan dengan panjang gelombang, tetapi ini tidak meniadakan kemungkinan sederhana untuk mempengaruhi keadaan lampu lalu lintas dari jarak jauh dari luar.
3. Kadang-kadang lampu lalu lintas bekerja secara tidak terduga dan perlu untuk meminimalkan emisi acak setelah binarisasi, misalnya, situasi dapat diterima ketika dua lampu menyala merah pada saat yang sama atau nilai kecerahan berubah secara bertahap dengan konstanta tetapi redaman lebih sedikit.

Harapan dan kenyataan dalam pengerjaan lampu lalu lintas kereta api



Keunggulan Solusi:

1. Kurangnya biaya modal dan persetujuan untuk pemasangan jalur kabel
2. Tidak perlu integrasi dengan otomatisasi perkeretaapian
3. Ketersediaan kemungkinan start-up cepat di lapangan (pemasangan kamera, penandaan zona, operasi industri)
4. Ketersediaan kemungkinan pasca-pemrosesan data pada arsip video
5. Stabilitas operasi pada waktu yang berbeda dalam sehari (saat membandingkan pengukuran perubahan kecerahan selama suatu periode dan deteksi warna)