[Opencv + Tensorflow] 道路偏移+物件偵測影片轉載

道路偏移影片轉載

啟發

本魯也是個小小上班族，近期想買車開始做了些功課，這時代的車結合越來越多電子化設備、雷達，不同種類的主被動防護也不斷升級，如:自動跟車、道路偏移等等...，研究道路偏移時，意外看到了一部影片，激起了我對影像處理的好奇心，也對這位名為Kittipong G大神感到敬佩。

影片中，作者透過網路攝影機錄影，並藉由Opencv&Tensorflow，實作出道路偏移及物件偵測兩項技術，在影片的說明中，作者提到他有使用Opencv的Optical Flow及Tensorflow的Object detection，由於本魯剛好有接觸過Opencv及Tensorflow，看到這邊實在讓我很想自己實作看看。

技術探討

以下為個人臆測作者可能的做法，不一定是作者的原意。

這部影片大略上可以分成四個部分

1. Lane Detection
2. Motion Tracking
3. Object Detection with Tensorflow
4. Fusion with steering advise

1. Lane Detection

影片的一開始，作者先是展示出Lane Detection，先抓出道路旁的白線

Lane Detection

2. Motion Tracking

接著是Motion Tracking，使用的技術為Opencv中的Optical Flow，實作時會對這個技術作進一步的探討

Motion Tracking

3. Object Detection with Tensorflow

Object Detection with Tensorflow，藉由Tensorflow的模型，來判斷物件的種類

Object Detection with Tensorflow

4. Fusion with steering advise

最後則是Fusion with steering advise，從白線算出路的中心點，若是行進方向偏了，則會提示該如何轉動方向盤。

Fusion with steering advise

結論

實作前總要訂立個目標，這個月就先從Lane Detection開始，先把基本的圖像辨識弄懂，接著在一步步實作出道路偏移及物件辨識。

未來的這三個月，本魯會針對Opencv、Tensorflow進行更進一步的學習及研究，相信有一天也能夠實作出如Kittipong G的作品。

參考資料