Un Proyecto Fin de Carrera estudia la detección y reconocimiento de señales de tráfico en la vía pública

25/11/05

Un Proyecto Fin de Carrera presentado en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria aborda la detección y reconocimiento automático de señales de tráfico en la vía pública, como un instrumento posible de los Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción (ADASs en sus siglas en inglés), que son sistemas que pretenden evitar los accidentes de tráfico por medio de la asistencia al conductor en diferentes tareas para que éste pueda concentrar su atención en la conducción. Entre los ADASs ya existentes se encuentran por ejemplo el sistema de aviso en caso de adormecimiento, el control de velocidad variable, el sistema anti-colisión, el control del alejamiento del lateral o los sistemas de ángulos muertos.

Dailos Cabrera Álvarez, alumno de Ingeniería de Telecomunicación, tutelado por los profesores Miguel Ángel Ferrer Ballester y Carlos Manuel Travieso González, del Grupo de Investigación de Procesado de Señales Biológicas, ha centrado su investigación en las señales de tráfico que están situadas en las calles, carreteras y autopistas para ayudar a los conductores, tanto en la tarea de pilotaje (suministrando información sobre la velocidad máxima o mínima permitida, forma de la carretera, maniobras prohibidas, etc.) como en la tarea de navegación (suministrando información de destino, cruces, salidas, distancias, etc.).

El objetivo principal de este proyecto ha sido realizar un sistema capaz de detectar y reconocer diferentes señales de tráfico a partir de imágenes tomadas en la vía pública. Primero se procede a la detección de las señales en la imagen, para posteriormente realizar su reconocimiento. Para observar el funcionamiento del sistema se ha creado una interfaz gráfica en la que poder introducir imágenes y comprobar los resultados obtenidos.

Se ha confeccionado una base de datos de 600 imágenes con las que chequear el sistema, en las que se ha puesto gran empeño para que quedasen reflejadas las múltiples complicaciones que implica el tratar de detectar y reconocer señales de tráfico en la vía pública, tales como: condiciones de iluminación cambiante, color de las señales variable, señales rotadas con respecto al eje óptico, señales ocluidas parcialmente por otros objetos, señales con algunas de sus zonas en sombra, señales a distinta distancia de donde se toma la imagen, imágenes tomadas en ciudad (con muchos elementos que podrían confundirse con señales), dos señales del mismo color en contacto (lo que dificulta su segmentación).
La cualidad principal de este sistema se deriva de las dos bases de datos confeccionadas (la de imágenes de la vía pública y la de modelos de señal), y es su capacidad para detectar y reconocer una gran variedad de señales de tráfico bajo muy distintas condiciones.

De esta forma el automovilista podría ser alertado automáticamente de la existencia de señales de tráfico mientras va circulando y se evitarían accidentes por despistes o faltas de atención.