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Master en Movilidad Urbana

Escuela Universitariade Ingeniería Técnica de

obras públicas

Visión Artificial y Nuevas Tecnologías:

Aplicaciones de Seguridad Vial

http://frav.escet.urjc.es

Licesio J. Rodríguez-Aragón

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Contenidos:

• Visión Artificial y Seguridad Vial.

• Aplicación para detectar Conflictos Peatón-Vehículo.

• Aplicación, semáforo con un ciclo variable controlado por un sistema de Visión.

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Visión Artificial y Seguridad Vial

• Las cámaras de video se han hecho presentes en nuestra vida cotidiana de forma natural.

• La grabación de video se ha convertido en un medio económico de adquirir gran cantidad de información.

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• Normalmente la presencia de una videocámara no evita la necesidad de una persona visionando imágenes y tomando decisiones.

• Las condiciones ambientales afectan en un altísimo grado el funcionamiento de estos sistemas (niebla, lluvia, día-noche).

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• La vigilancia a través de video cámaras permite conocer el estado de las carreteras en tiempo real, evitando y ayudando a resolver problemas.

www.munimadrid.es/movilidad/

www.dgt.es/trafico/camaras/carreteras.html

• Se han comenzado a instalar video cámaras en los vehículos con el objetivo de ayudar en la conducción.

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Aplicación para detectar conflictos Peatón-Vehículo

• Proyecto.

• Conflictos Peatón – Vehículo.

• Selección y Características de los Escenarios.

• Adquisición de Datos e Imágenes.

• Procesamiento de Imágenes.

• Resultados y Conclusiones.

• Validación del Sistema y otras Aplicaciones.

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Proyecto

• Proyecto encargado por la Dirección General de Tráfico.

• Colaboradores:– FRAV, Universidad Rey Juan Carlos.

– Departamento de Psicología, Universidad de Salamanca.

• Objetivos:– Análisis Secuencial de Imágenes de Tráfico en Intersecciones y

pasos de peatones.

– Seguimiento de las trayectorias de Peatones y Vehículos.

– Categorización Automática de Conflictos.

– Predicción de Hipotéticas Colisiones.

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Conflictos Peatón - Vehículo

• El Peatón es la parte más vulnerable en cualquier accidente de tráfico.

• En 2003, 12 602 peatones se vieron implicados en Accidentes de Tráfico.

• 787 victimas mortales. 383 en accidentes en núcleos urbanos.

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• En núcleos urbanos 4 de cada 10 victimas mortales en accidentes de tráfico son Peatones.

• En Madrid, el atropello es la primera cusa de muerte en accidente de tráfico.

• En los últimos 10 años se ha reducido un 20% la cifra de fallecidos por atropello en zona urbana.

Datos obtenidos del Estudio Accidentalidad Peatonal en Núcleos Urbanos 2005, Instituto Mapfre.

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• ¿Cuáles son los factores que más influyen en la accidentalidad peatonal en el entorno urbano?

• Existen Elementos relacionados con el Diseño Urbano que incrementan la accidentalidad peatonal.

• Existen Conductas y Comportamientos que incrementan la accidentalidad peatonal.

¿Cómo detectarlos?

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• El comportamiento de Peatones y Vehículos en núcleos urbanos depende de múltiples factores:– Densidad de Trafico y de Peatones.

– Características del cruce.

– Presencia de Mobiliario Urbano.

– Servicios de Transporte en las proximidades.

– Condiciones de Visibilidad.

– Señalización.

• La observación del comportamiento de Peatones y Vehículos en cruces e Intersecciones en fundamental para analizar los factores y llevar acabo las acciones correctoras pertinentes.

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¡¡Conflicto!!

• Ch. Hyden en 1977 presenta una nueva herramienta:

The Development of a Method for Traffic SafetyEvaluation: The Swedish Traffic Conflict Technique.

Lund University of Technology.

• “Un conflicto es un evento que hubiese terminado en colisión si sus protagonistas hubiesen continuado con sus trayectorias o velocidades iniciales”.

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• ¿Qué diferencias existen entre un conflicto y un accidente?

• Un conflicto es una situación en la que al menos una de las partes actúa de la misma forma que lo haría en un accidente.

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Estadísticas vs. Conflictos

• La efectividad de los planes de seguridad vial se miden en el análisis de las Estadísticas de Accidentes.

• Un accidente no se atribuye a una única causa, son múltiples los factores que condicionan el comportamiento de peatones y vehículos.

• Los accidentes no siempre se describen con el mismo detalle, incluso accidentes en los que ninguna de las partes resulta dañada raramente son comunicados.

• Antes de identificar un Punto Negro necesitamos que ocurran varios accidentes, incluso hasta es necesaria una Víctima Mortal.

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Clasificación de Conflictos

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Frecuencia de Aparición de Conflictos

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Ventajas en el uso de los Conflictos

• El número de conflictos que podemos analizar por unidad de tiempo es muchísimo mayor que el número de accidentes.

• El comportamiento de las partes en un conflicto es en su origen idéntico al comportamiento en un accidente.

• En un conflicto, en la mayoría de los casos, las partes abandonan el escenario inmediatamente y sin daños.

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Inconvenientes en el uso de los Conflictos

• ¿Es la definición de conflicto consistente?

• ¿Es útil la técnica de los conflictos?

• ¿Es posible medir y cuantificar un conflicto?

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Ejemplos de la Técnica de Conflictos

• The development of an automatic method of safetymonitoring at Pelican crossings.– Espiras y lazos magnéticos.

• Conflict analysis for prediction of fatal crash locations in mixed traffic streams.– Grabación de Video.

– Observadores Especializados.

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• The effects on safety, time consumption andenvironment of large scale use of roundabouts in anurban area: a case study.– Grabación de Video.

– Radar Velocidad.

– Entrevistas.

– Informes Accidentes.

– Observadores Entrenados.

• Simulation of traffic conflicts at unsignalized intersectionswith TSC-Sim.– Simulación por Ordenador.

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Nuestro Enfoque: Visión Artificial

• Detección Automática de Conflictos:– Peatón – Vehículo.

– Vehículo – Vehículo.

• Captura de Imágenes de Video de diferentes cruces.

• Identificación de los Objetos en la secuencia.

• Seguimiento y Trayectoria (posición, velocidad, aceleración)

• Análisis y Etiquetado de las secuencias con conflictos.

• Herramienta de apoyo al observador especializado.

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Escenarios

• Dos cruces de peatones en la ciudad de Salamanca.

• Grabaciones durante 1 mes, condiciones de día y noche.

• Tres cámaras de video y un ordenador.– Dos cámaras captando imágenes cenitales.

– Una cámara captando imágenes frontales.

• Cruces especialmente transitados.– Parada de Taxi.

– Parada de Autobús.

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Esquema

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Paso de Cebra con Semáforos

Detalle cámara cenital

Detalle cámara frontal

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Paso de Cebra sin Semáforos

Detalle cámara cenital

Detalle cámara frontal

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Imágenes

Extracción de componentes

Seguimiento

Predicción conflictospeatón-vehículo

• Obtención del fondo estático de la imagen.• Componentes conexas o contiguas.

• Predicción de posición (Filtro de Kalman).• Correspondencia estimación y posición real.• Actualizar filtro.

Adquisición de Imágenes

Escena 3D

Escena 3D

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Procesado de las Imágenes

• Procesado off-line de las imágenes grabadas.

• Extracción de las componentes (objetos en movimiento):– Cálculo del Fondo de la imagen.

– Etiquetado de las componentes.

• Seguimiento:– Filtro Kalman.

• Análisis de las Trayectorias y Predicción de Conflictos.

• Visualizado y Análisis de los fragmentos etiquetados como Conflictos.

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Cálculo del Fondo

Fondo 1

Fondo 2

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Resta de Fondo

Imagen original Imagen fondo

Imagen resta

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Media vs. Moda

• Media o Promedio: punto de equilibrio de las observaciones.

• Moda: Valor que más se repite, pudiendo ser único o no.

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Media vs. ModaImagen original Imagen fondo Imagen resta

Media

Moda

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Extracción de Componentes

Imagen original Imagen resta

Componentes

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Componentes Conexas

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Etiquetado Componentes Conexas

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Filtrado de Ruido

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Seguimiento: Una Componente

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Seguimiento: Varias Componentes

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Seguimiento

• El ojo humano es capaz de seguir objetos en movimiento.

• Poseemos información a priori, sabemos cómo se mueven los objetos.

• Estimamos velocidad y aceleración.

• Conocemos con antelación donde estará el objeto.

• Somos capaces de identificar objetos según su apariencia.

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Filtro de Kalman (1960)

• Modelo iterativo destinado a realizar predicciones en series temporales.

• El modelo se adapta y corrige iterativamente según la fiabilidad de las estimaciones anteriores.

• El objetivo es predecir la posición de cada componente en la siguiente imagen capturada.

• Modelamos el movimiento de los objetos en la escena siguiendo un modelo lineal con errores normalmente distribuidos.

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Filtro Kalman

• En cada instante de tiempo y para cada componente:

(pk,vk,ak,ak-1,ak-2)

• Actualizamos el movimiento de las componentes siguiendo consideraciones físicas elementales:

pk=pk-1+ tvk-1+t2(w1ak-1+w2ak-2+w3ak-3)/2

vk=vk-1+w1ak-1+w2ak-2+w3ak-3

ak=ak-1

ak-1=ak-2

ak-2=ak-3

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Predicción

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Corrección

• Los errores entre la predicción y la realidad permiten actualizar el modelo iterativamente.

• Las trayectorias son almacenadas para su posterior análisis.

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Detección de Conflictos

• Conflicto: Coche y peatón coinciden una pequeña región del espacio en un intervalo corto de tiempo (atropello potencial).

• Las predicciones nos permiten no solo realizar el seguimiento de las componentes, sino detectar cuando peatones y vehículos

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Demo

• Videos grabados en los cruces de Salamanca durante 2 meses.

• Video “Almost an Accident” Universidad de Lund, Suecia.

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Conclusiones

• La parada de taxis es responsable de casi la mayoría de conflictos observados.

• Cuando el primer taxi deja la parada, el escenario cambia y la configuración de la vía se ve modificada, pasando de dos a tres vías.

• Este cambio en la configuración afecta a los peatones que esperan el cambio de ciclo del semáforo.

• La parada de taxis se retrasó y se permitió aparcar en la posición ocupada por ella.

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Videos Conflictos

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Videos Conflictos

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Videos Conflictos

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Videos Conflictos

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Conclusiones

• La parada de autobús planteó numerosos conflictos al encontrarse situada junto a un paso de cebra.

• Peatones intentando cruzar por delante del autobús o vehículos intentando adelantar al autobús nos hicieron plantear el cambio de situación de la parada.

• La nueva configuración hace que los peatones crucen la calle por detrás del autobús haciéndose claramente visibles a los vehículos que se aproximan al paso de cebra.

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Videos Conflictos

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Videos Conflictos

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Videos Conflictos

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Videos Conflictos

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Almost an Accident

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Aplicación, semáforo con un ciclo variable controlado por un sistema de Visión.

• Proyecto.

• Ciclo Variable en Semáforos.

• Selección y Características de los Escenarios.

• Adquisición de Datos e Imágenes.

• Procesamiento de Imágenes.

• Resultados y Conclusiones.

• Validación del Sistema y otras Aplicaciones.

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Proyecto

• Proyecto encargado por el Real Automóvil Club.• Colaboradores:

– FRAV, Universidad Rey Juan Carlos.– RACE.

• Objetivos:– Control en tiempo real del ciclo semafórico.– Análisis de la presencia de Peatones y Vehículos en la zona de

cruce.– Adecuar el ciclo a peatones con necesidades especiales.– Optimizar la circulación de Vehículos y minimizar el tiempo de

espera.

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Cruces regulados por Semáforos

• Numerosos informes alertan de la vulnerabilidad de los peatones en zonas consideradas seguras para ellos.

• El uso de semáforos, reduce el numero de conflictos entre peatones y vehículos en los cruces e intersecciones.

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Cruces regulados por Semáforos

• Los usuarios deben obedecer las normas y aprovechar las ventajas.

• Las expectativas de los usuarios son:– El tiempo de espera, tanto para peatones como para vehículos

ha de minimizarse.

– La señal de cruce para peatones ha de permitir el cruce a todos los usuarios.

• El control dinámico de los ciclos del semáforo normalmente se orienta a aumentar la fluidez del tráfico.

• No hay un desarrollo orientado hacia la seguridad vial.

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Ciclo Variable en un Semáforo

• El ciclo del semáforo no debe interrumpirse arbitrariamente con el pretexto de minimizar el tiempo de espera.

• Una vez iniciado un ciclo, este debe continuar durante un tiempo mínimo.

• El sistema debe sugerir al concluir el ciclo actual que ciclo es más conveniente a continuación.

• En caso de duda la parte más vulnerable, el peatón, debe sentirse protegida.

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Ejemplos similares

• Pedestrian Control at Intersections.– Incluye en los pasos de cebra la detección de lo peatones y

adapta el ciclo permitiendo un cruce seguro.

• Recognizing Action at a Distance.– Utiliza técnicas relacionadas con el flujo óptico para

detectar y clasificar el movimiento.

• Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion andAppearance– No solo usa el movimiento para detectar a los peatones, sino

que usa también la información relativa a su apariencia.

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Selección y Características de Escenarios

• Un prototipo no puede probarse en condiciones reales sin antes haber pasado una certificación.

• La etapa de desarrollo se ha llevado a cabo en el circuito de seguridad vial de RACE en el circuito de el Jarama.

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Selección y Características de Escenarios

• El circuito cuenta con los mismos elementos que podemos encontrar en los escenarios reales.

• Los vehículos han sido sustituidos por bicicletas.

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Esquema

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Imágenes

Extracción de componentes

Seguimiento

• Obtención del fondo estático de la imagen.• Componentes conexas o contiguas.

• Predicción de posición (Filtro de Kalman).• Correspondencia estimación y posición real.• Actualizar filtro.

Adquisición de Imágenes

Escena 3D

Escena 3D

Decisión modo del autómata

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Seguimiento de Componentes

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Autómata

• El Autómata recibe la información referente a la presencia de peatones o vehículos en las zonas de influencia y toma la decisión del modo mas correcto de funcionamiento.

RojoPeatones:

VerdeVehículos:Modo 3

VerdePeatones:

RojoVehículos:Modo 2

→ Rojo → Rojo → Verde →Peatones:

→ Verde → Amarillo → Rojo →Vehículos:Modo 1(secuencia

cíclica)

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Conclusiones

• El control de los ciclos de un semáforo mediante Visión Artificial es posible y presenta resultados muy interesantes.

• Es importante asegurar la seguridad de la parte más débil, en este caso el peatón.

• Los estándares de Seguridad Vial deben preservares para permitir una evaluación positiva del dispositivo por parte de las autoridades.

• En este caso lo que hemos presentado es un prototipo.

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