Camera's leren fiets, jerrycan en baksteen te herkennen

21-12-16

In het project slimme camera's worden algoritmes ontwikkeld om camerabeelden te lezen. Met die techniek kun je objecten op het beeld herkennen, zoals auto's of afgevallen lading. Dat is bijvoorbeeld handig om spitsstroken automatisch te openen en sluiten - een handeling die nu veel tijd eist van de wegverkeersleider - die daar juist op dat moment als het druk is - weinig tijd voor heeft. Op 21 december was er een test om beelden met afwijkende objecten  op te slaan, zodat de computer kan leren ze te herkennen. 

Om te leren wat hij ziet, moet een computer eerst heel veel beelden zien. Met andere woorden: hij moet veel auto's zien om te leren ze te herkennen. Hetzelfde geldt voor vrachtwagens, campers of motoren. Die beelden halen we uit de camera's die boven de snelweg hangen. Maar de computer moet ook andere objecten dan voertuigen kunnen herkennen: afgevallen lading of rommel. Zoals fietsen, autobanden, bakstenen, takken of een zak. 

Om het algoritme te leren die objecten te herkennen, vond er op 21 december een test plaats. Op de A2 tussen afrit Roosteren afrit Born is een stuk van de weg afgezet, waar de aannemer verschillende objecten neerlegde: een fiets, een baksteen, een witte jerrycan, een balk, een band, een vlaggenmast en een houten stok. Objecten die weginspecteurs vaker terugvinden op de snelweg. Op een traject van zo'n 300 meter is de vluchtstrook en de rechterrijbaan afgezet, om de objecteon neer te leggen. De beelden daarvan zijn opgeslagen.

Vanuit de Innovatiecentrale konden we meekijken met deze test. Henri Gommans, wegverkeersleider bij Rijkswaterstaat Zuid-Nederland, monitorde de veiligheid van het project en hield de verkeerssituatie in de gaten. Mocht er iets aan de hand zijn, dan kon de test altijd stilgelegd worden. 

De beelden zijn verzameld en het is nu aan ViNotion om het algoritme verder te leren. Eind januari is de finale test van deze eerste fase van het project slimme camera's. Dan wordt getest of het algoritme slim genoeg is geworden om objecten daadwerkelijk te herkennen.