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Realizzazione di un sistema automatico per il riconoscimento in tempo reale di segnali stradali. Implementazione del classificatore su FPGA

Il sistema riconosce nelle immagini acquisite dalla telecamera eventuali segnali stradali di pericolo, obbligo, divieto e dare precedenza. Il tempo di elaborazione di un immagine 320*240 è 2,54msec mentre la percentuale di riconoscimento è dell'80%. Il sistema è stato realizzato su una Xilinx Spartan II FPGA montata sulla piastra RC100 prodotta dalla Celoxica, utilizzando il linguaggio HDL Handel-C e i software Celoxica DK1 ver 1.1 e Xilinx ISE 5.1.

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INTRODUZIONE i Introduzione Nel presente lavoro viene affrontato il problema del riconoscimento automatico di segnali stradali da scene esterne riprese da telecamera, tema di grande interesse nello sviluppo di sistemi di assistenza alla guida e di navigazione automatica di veicoli mobili. Il processo che porta al riconoscimento di un segnale stradale � composto da una prima fase di segmentazione che divide l�immagine acquisita nelle sue parti pi� significative, seguita dalla fase di classificazione della regione segmentata che individua il tipo di segnale stradale. La fase di segmentazione avviene tramite tecniche di dissimilarit� dei pixel che mirano ad individuare linee e contorni delle regioni d�interesse oppure attraverso tecniche di omogeneit� che estraggono regioni aventi propriet� simili ai cartelli stradali. La fase di classificazione pu� avvenire tramite tecniche che studiano la morfologia delle regioni segmentate quali la determinazione di simmetrie rispetto a certi assi o il confronto con modelli prefissati, oppure attraverso reti neurali addestrate al riconoscimento. Presso il laboratorio di Scienza dei Calcolatori e Intelligenza Artificiale (CSAI) del Dipartimento di INgegneria inFOrmatica (DINFO) dell�Universit� di Palermo � stata sviluppata un�applicazione software per il riconoscimento dei segnali stradali in scene esterne [1]. Il sistema gi� messo a punto prevedeva per la segmentazione un�analisi del colore che estraeva zone dell�immagine aventi colore simile a quelli dei segnali stradali e usava per la classificazione una combinazione tra analisi della forma che individuava regioni aventi forma simile ai cartelli stradali e una rete neurale addestrata. Il sistema [1] implementato su un�architettura SIMD (Single Instruction Multiple Data) aveva un tasso medio di riconoscimento superiore al 90% ma un tempo di elaborazione di circa 3 secondi che non permetteva applicazioni in tempo reale. L�attuale disponibilit�, ad un costo relativamente basso, di hardware ad alta scala di integrazione (VLSI) consente ora la realizzazione di sistemi di elaborazione in tempo reale delle immagini acquisite da una telecamera superando i colli di bottiglia delle CPU. In particolare, il ricorso ai Field- Programmable Gate Array (FPGA) consente l�implementazione di sistemi sincroni guidati dal segnale di clock. Poich� le FPGA sono riprogrammabili � possibile la rapida realizzazione, a bassi costi, di un prototipo.

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Sergio Lipari Contatta »

Composta da 94 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 2631 click dal 20/03/2004.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.