Detección Automática de Señales de Tráfico Mediante Procesamiento Digital de Imagen

Abstract

Las señales de tráfico constituyen una parte esencial de todo sistema de circulación, enviando al conductor órdenes acerca de las normas de circulación, advirtiendo de potenciales peligros que pueden aparecer en la vía y comunicando otro tipo de información que facilite la conducción. Gracias a ellas, el usuario de las vías públicas conoce, en un momento determinado, las condiciones de uso de la vía por donde circula y, en consecuencia, puede efectuar la maniobra adecuada para evitar retrasos o accidentes. De este modo, la existencia de la señalización se fundamenta en obtener la máxima seguridad y eficacia en el uso de las vías públicas. En la actualidad, las técnicas de detección y reconocimiento de señales de tráfico utilizando técnicas de procesamiento de imagen encuentran aplicación directa en el mantenimiento, inventario y desarrollo de vehículos inteligentes. La variabilidad de escenarios donde aparecen las señales viales, los cambios de iluminación y el gran número de señales existentes evidencian la dificultad de diseñar un sistema de reconocimiento de señales viales. En este contexto, el objetivo principal de este proyecto ha sido desarrollar un procedimiento automático para detectar la presencia de señales viales utilizando una cámara empotrada en un vehículo en movimiento. Este desarrollo se ha implementado en tres etapas: (1) preprocesamiento de la imagen utilizando un filtro de difusión; (2) segmentación de la señal vial aplicando técnicas de aprendizaje estadístico, umbralización y postprocesamiento; y (3) detección de la señal utilizando máquinas de vectores soporte y posterior análisis. En estas etapas se ha realizado un análisis del color y se han utilizado descriptores de Fourier para caracterizar el contorno de los objetos. La aplicación del método propuesto sobre una base de datos propia con 200 imágenes proporciona una tasa de detección de señales viales del 99 %.