Proyecto para AbreDatos 2010: traffiCVision

Introducción

Con la popularización de las cámaras de tráfico en nuestras carreteras y la mejora de las técnicas de Visión por Computador se abren nuevas posibilidades para la mejora de la gestión del tráfico. trafiCVision intenta demostrar este concepto uniendo estos dos mundos.

Para ello hemos desarrollado una plataforma donde las imágenes de las cámaras de tráfico de la DGT dispersas por la geografía española, se convierten en información al ser procesada la cantidad de vehículos que cada imagen contiene. De esta manera, un mapa interactivo es generado donde se refleja gráficamente la congestión del tráfico en la zona donde la cámara está situada. Este mapa ofrece la información de una manera que no sería posible simplemente visitando la imagen.

Diseño

Para repartir la carga de trabajo entre los diferentes componentes del equipo se ha dividido la aplicación en diferentes módulos. Estos módulos cumplen cada uno de ellos una función específica que será detallada a continuación. Para divulgar y hacer comprensible el funcionamiento de la aplicación no se entra en profundidad en cada módulo y se omiten detalles técnicos.

Un visión global de estos módulos se puede ver en la siguiente imagen:

El módulo getImg4BG se encarga de ir descargando y acumulando las últimas diez imágenes suministradas por las cámaras de la DGT. Una vez estas imágenes se encuentran en su directorio correspondiente, el módulo genBG se encarga de utilizar estas diez imágenes por cámara para generar un Background de la carretera. Esto es, extraer el fondo eliminando los coches de la imagen. Este background se almacena en su directorio correspondiente para cada cámara.

Por otro lado, el módulo getLastImg se encarga de obtener continuamente la última imagen de las cámaras y situarla en el directorio adecuado donde las últimas imágenes por cámara se almacenan.

Seguidamente el módulo AutoMeter, haciendo uso de la última imagen por cámara, el Background por cámara y el filtro por cámara, calcula la cantidad de vehículos existentes.

El número de vehículos junto con el número de la cámara se envía al módulo KmlWriter y este pasará a generar un fichero KML que contiene la posición geográfica de cada cámara y la densidad de tráfico en esa zona. Este Kml será leído por el Portal y publicado.

Módulo AutoMeter

Como se puede observar en el apartado anterior mucho del trabajo es realizado en este módulo, por eso se le dedica un bloque aparte.

Como hemos comentado anteriormente, este módulo recibe tres entradas y genera una salida. Primero recibe un Background generado por cámara como el siguiente:

Este background recordamos que ha sido generado usando las últimas diez imágenes disponibles.

Segundo recibe la última imagen obtenida. Como por ejemplo esta:

Usando el background y la última imagen, AutoMeter extrae el foreground como se puede observar en la siguiente imagen:

La tercera entrada a este módulo es un filtro como el de la siguiente imagen:

Este filtro es usado para que el algoritmo que cuenta el número de vehículos ignore las zonas del foreground que no sean relevantes (reduciendo así el número de falsos positivos). El foreground y el filtro son usados conjuntamente para determinar el número de vehículos. Una vez determinado para cada imagen se pasa este valor al módulo KmlWriter.

Problemas encontrados

Durante la realización de este proyecto nos hemos encontrado con diferentes problemas. Entre ellos encontramos los cambios de luminosidad en la cámara, las pérdidas de conexión entre las cámaras y el portal de la DGT y los movimientos de las cámaras. Para aliviar dichos problemas hemos recurrido a generar una imagen background cada 10 imágenes. Como las imagenes del portal de la DGT se actualizan cada 7 minutos obtenemos un nuevo background aproximadamente cada 70 minutos. Con el tiempo suficiente se podrían haber utilizado otras técnicas para solventar dichos problemas, pero dado que para el concurso disponemos únicamente de 48 horas no era viable aplicarlas.