Detección y reconocimiento automatizado de señales preventivas en inventarios viales

Abstract

La presente investigación tiene por objetivo principal proponer herramientas que permitan automatizar el proceso del inventario vial. Para ello, se desarrolló un algoritmo para detectar y reconocer las señales de tránsito peruanas del tipo preventivas en la Av. Eduardo Habich ubicada en Lima Metropolitana en el distrito de San Martín de Porres. El tramo seleccionado para el estudio se encuentra entre la Av. Túpac Amaru y vía Panamericana Norte y posee una longitud aproximada de 1km. La investigación está basada en el uso de algoritmos de procesamiento de imágenes. Se propuso una metodología que se divide en dos partes: la primera parte consiste en la recolección de datos en campo para la base de datos; y la segunda parte consiste en el procesamiento de la información en gabinete. Para la primera parte se realizó la recolección de 2026 imágenes de señales preventivas de vías de la ciudad de Lima. Estas imágenes fueron capturadas con cámaras de distintas resoluciones. A partir de la consolidación de la base de datos, en la segunda parte se plantea el algoritmo de detección y reconocimiento. La etapa de detección consiste en el uso de filtros de color y forma. Para ello se realizó una comparación entre dos filtros de color: HSV y RGB normalizado que permitió distinguir cual tenía mejor performance frente al algoritmo planteado. La etapa de reconocimiento consiste en el uso de herramientas de clasificación supervisada con el algoritmo llamado máquinas de vectores de soporte. Finalmente, con el desarrollo de esta investigación se logró obtener un algoritmo que permite la detección de las señales de tránsito con un porcentaje de reconocimiento de 62.5% y una base de datos sólida que puede ser retroalimentada y dar pie a futuras investigaciones en la materia de estudio.

The main goal of this research is to propose tools which help to automate the process in the road inventory. For this reason, an algorithm was developed to detect and recognize Peruvian warning traffic signs on Eduardo Habich avenue located in Metropolitan Lima in San Martín de Porres district. The section selected for the study is between Tupac Amaru avenue and Panamericana Norte road and has 1 km approximately. The research is based on the use of image processing algorithms. A methodology that is divided into two parts was proposed: First part is data collection and the second part proposes an algorithm. For the first part, the collection of 2026 images of Peruvian preventive type traffic signs of Lima, which were captured with different types of camera resolution. From the consolidation of the database, the second part presents the detection and recognition algorithm. The detection stage consists in the use of color filters and shape filters; so it makes a comparison between two color model HSV and RGB normalization to compare their performance. The recognition stage consists of the use of supervised classification tools with support vector machines algorithm. Finally, the research achieved to detect and recognize preventive signals with a supervised classification algorithm with 62.5% and give an important Peruvian database, which can be used in future researches referred to this topic.