Magistrlik dissertatsiyasi 7 bet, 59 ta rasm, ta jadval, 70 ta adabiyot va ilovadan iborat

29-rasm. O‘ng ustun: yo‘l chiziqlarini “taroqlash” natijasi.

Punktir chiziq fiksirlangan boshlang‘ich chiziq bo‘lib, hisoblashlar uning pastida bajariladi. Asl tasvirlarda buzilgan yo‘l chiziqlarini ko‘ramiz: (1) o‘ng; (2) chap (ba’zi bir qattiq tormozdan keyin g‘ildirakning ishqalanishi tufayli qisman qora). (3) Voqea joyida oq transport vositasi. (4) Yuqori egrilikdagi chiziq.

Yo‘l chiziqlarini tanib olish muammosiga boshqa yondoshish bu boshqariladigan filtrlardan foydalanish hisoblanadi [5]. Yo‘l chiziqlarini aniqlash uchun, yo‘l chiziqlari piksellari chiziqlar bo‘ylab yo‘naltirilgan boshqariladigan filtrga katta qiymat qaytaradi va yo‘nalishga perpendikulyar bo‘lganda kichik qiymat qaytarishidan foydalaniladi. Biroq, ushbu yondashuvda yo‘l chiziqlari bilan birga tasvirdagi boshqa yorqin chiziqlar ham qoladi, shuning uchun natija qo‘shimcha ishlov berishni talab qiladi. Yo‘l chiziqlarini aniqlashning mavjud usullarining aksariyati avtotransportni boshqarish tizimlari uchun yaratilgan va ularning asosiy maqsadi yo‘l chiziqlarini o‘zini aniqlash emas, balki ushbu chiziqlarning modelini yaratishdir. Buni amalga oshirish uchun chiziqning faqat asosiy nuqtalarini topish va ushbu nuqtalarni eng yaxshi tavsiflaydigan modelni hisoblash yetarli. Bunda asosiy vazifa yo‘l chizig‘ining sifatini tahlil qilish va uning taxminiy joylashuvni emas, balki uning aniq konturlarini topish hisoblanadi. Taklif etilayotgan algoritm asl videoni emas, balki yo‘l qoplamasining to‘g‘rilangan tasvirlarini (“skanerlash”) tahlil qilish uchun mo‘ljallangan. Bunda to‘g‘rilangan tasvir obyektning ortografik proyeksiyasi yordamida olingan tasvir hisoblanadi. Yo‘l yuzasi tekislikka yaqinligi sabab, to‘g‘rilangan tasvirni asl tasvirda yo‘lning maydoniga qo‘llaniladigan istiqbolli almashtirishlardan foydalanib olish mumkin. Mavjud yondoshuvlardan farqli o‘laroq, taklif qilinayotgan algoritm mashinali o‘qitish asosida tasvir segmentatsiyasidan olingan segmentlarni tasniflashga asoslangan. Bu yo‘l chiziqlarini aniqlash uchun olingan segmentlarning turli xil belgilari to‘plamidan foydalanishga imkon beradi. Bu esa mavjud usullarga nisbatan aniqlikni oshiradi. Biroq, Xaf almashtirishi yo‘lda soya bo‘lganda yaxshi ishlasa ham, ko‘p hollarda halaqitlarga juda sezgir hisoblanadi. Yana bir usul - yo‘lning chekkalari va chiziqlarini topish uchun gradiyentdan foydalanish. Gradiyentning kattaligiga va yo‘nalishiga qarab, yo‘lning ehtimoliy chetida joylashgan piksellar tanlanadi va yo‘l chiziqlari uchun eng mos model tanlanadi. Ushbu algoritm “toza” yo‘llarda yaxshi ishlasa-da, yo‘lda boshqa obyektlarni aniqlash imkonini bermaydi.