Курсовая работа: Автоматизация разметки видимого горизонта дороги по видеопотоку

Оглавление





































2

• Введение

Компания Apostera занимается разработкой системы дополненной ре-альности ADAS для помощи водителю на дороге. В число её функций, например, входит предупреждение водителя о покидании полосы, пре-вышении скорости и прочее. Горизонт же в ней используется для отри-совывания объектов, их обрезания и стабилизации изображения.

Для валидации работы алгоритмов, связанных с горизонтом, необ-ходимо сверять их вывод с эталонными данными, которые требуется разметить. Однако размечать горизонт на каждом кадре – слишком долгое и неточное занятие, поэтому для данной задачи работникам ком-пании требуется автоматизированный инструментарий. Автоматизация подразумевает возможность влияния человека через пользовательский интерфейс на работу программы, например, прерваться на любом кадре

• доуточнить горизонт (как вручную, так и с помощью внутренних ме-тодов из инструментария). Входными данными должны будут служить видео, отобранные сотрудниками заранее, результатом же работы бу-дет файл с номерами кадров и координатами крайних точек горизонта на них.

Среди ближайших аналогов существуют лишь частичные решения, и, хотя алгоритмы и приёмы, используемые в них, могут быть приме-нены для решения некоторых подзадач (таких, как, например, опреде-ление горизонта по статичному кадру или отслеживание перемещения объектов по видео), они не решают поставленную задачу целиком¹. На-

пример, в статье «Introduction to Motion Estimation with Optical Flow» (Lin, C., 2018) описывается процесс создания программы по отслежи-ванию объектов по видео, однако язык Python, используемый автором статьи, не позволяет полностью использовать приведённый код по при-чинам, которые будут описаны далее. Кроме того, в примере отсутству-ет пользовательский интерфейс. Аналогичные проблемы присутствуют

в утилите по определению горизонта по статичному