Automatizovaná detekce a vektorizace vodorovného dopravního značení

40 Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo Ci ace: VRTAL, Pa el; KOHOUT, Tomáš a SVATÝ, Zdeněk. Au oma izo aná de ekce a ek o izace odo o ného dop a ního značení. Online. Soudní inžený s í. 2024, oč. 35, č. 01, s. 40-49. ISSN 2788-2764. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 DOI: doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 *Ko espondenční ad esa au o a: kohou @ d.c u .cz Přija o do edakce: 29.05.2024 Recenzní řízení: 10.07.2024 Publiko áno: 26.07.2024 Copy igh : © 2023 The Au ho . This wo k is licensed unde A ibu ion 4.0 In e na ional. To iew a copy o his license, isi : h p://c ea i ecommons.o g/licenses/ by/4.0/ Au oma izo aná de ekce a ek o izace odo o ného dop a ního značení Au oma ed de ec ion and ec o iza ion o oad ma king Pa el V al1, Tomáš Kohou *,1, Zdeněk S a ý1 1České ysoké echnické P aze, Fakul a dop a ní, Ús a Soudního znalec í dop a ě Rozšířený abs ak Článek předs a uje ino a i ní me odu p o au oma ickou de ekci speci ických p ků silniční in as uk u y a jejich p os o o ou lokalizaci. Algo i mus yuží á analýzu ba e ného spek a daných objek ů na o o o omapách. Zd ojo é snímky mohou pocháze z le ecké o og amme ie nebo pozemního lase o ého skeno ání, přičemž do zp aco ání lze aké zah nou digi ální ýško é modely. Využi í o og amme ických měření z bezpilo ních le eckých sys émů (UAS) nebo mobilního lase o ého skeno ání (MLS) se s á á u inním a ysoce e ek i ním nás ojem p o získání elmi přesných in o mací ůzných oblas ech. Dop a ní in as uk u a je jedním z hla ních příkladů, kde sp á ci silnic yuží ají y o ýs upy ůzných ázích p ojek o ání, ýs a by nebo p o ozu. Přidaná hodno a neselek i ních me od sbě u da spočí á množs í získaných in o mací, ychlos i sbě u da a ysoké přesnos i. Na ho aná me oda ychází z le ecké o og amme ie a následné poloau oma ické ek o izace speci ických silničních p ků pomocí segmen ace RGB spek a. Ta o me oda byla es o ána na o og amme ických o o o omapách, ale je aké apliko a elná na o og a ické snímky získané lase o ým skeno áním. Speci ické p ky, jako jsou linio é p ky ( odo o né dop a ní značení, ok aje ozo ky) nebo silniční zařízení (s odidla, sloupy, au obuso é zas á ky), mohou bý e ek i ně de eko ány a ek o izo ány. Výsledné ýs upy é o me ody lze snadno in eg o a do složi ějších p os o o ých modelů silnic a jejich okolí. Au oma isace oho o p ocesu přináší ýznamné časo é a náklado é úspo y při y áření digi álních modelů p os ředí. Na íc umožňuje ychlou a přesnou iden i ikaci a analýzu silničních p ků, což je klíčo é p o p ojek o ání a sp á u dop a ní in as uk u y. Fo og amme ie s yuži ím UAS předs a uje náklado ě e ek i ní a ychlou me odu sbě u da , ideální p o dokumen aci ak uálního s a u silnic. Snímky z nízkolé ajících UAS se ob ykle zp aco á ají pomocí digi ální ob azo é ko elace, což ne yžaduje explici ní iden i ikaci jedno li ých bodů, ale spoléhá na algo i my p o au oma ické ozpozná ání ob azo ých p ků. Ten o p oces ede k y áření hus ých m ačen bodů, k e é zah nují šechny iden i iko ané body. Ten o příspě ek předs a uje ino a i ní me odu au oma ického ozpozná ání a ek o izace snímků dop a ní in as uk u y bez použi í algo i mů hlubokého učení. Hla ním přínosem je schopnos ek o izo a pouze yb ané segmen y ob azu, což še ří čas a z yšuje e ek i i u při zp aco ání da . No ě y íjený so wa e nabízí e ek i nější zp aco ání a ex akci in o mací, což je přínosem p o p ojek an y a audi o y bezpečnos i silničního p o ozu. Klíčo á slo a: o og amme ie, ek o izace ob azu, silniční in as uk u a, de ekce silničních objek ů, o o o omapa 41 Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo Ci a ion: VRTAL, Pa el; KOHOUT, Tomáš a SVATÝ, Zdeněk. Au oma izo aná de ekce a ek o izace odo o ného dop a ního značení. Online. Soudní inžený s í. 2024, oč. 35, č. 01, s. 40-49. ISSN 2788-2764. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 DOI: doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 *Au ho 's co espondence add ess: kohou @ d.c u .cz Accep ed o edi ing: May 29, 2024 Re iew p oceedings: July 10, 2024 Published: July 26, 2024 Copy igh : © 2023 The Au ho . This wo k is licensed unde A ibu ion 4.0 In e na ional. To iew a copy o his license, isi : h p://c ea i ecommons.o g/licenses/ by/4.0/ Ex ended abs ac This pape p esen s an inno a i e me hod o au oma ic de ec ion o speci ic oad in as uc u e elemen s and hei spa ial localiza ion. The algo i hm uses he analysis o he colo spec um o he objec s on o hopho omaps. Sou ce images can come om ae ial pho og amme y o e es ial lase scanning, while digi al ele a ion models can also be included in he p ocessing. The use o pho og amme ic measu emen s om unmanned ae ial sys ems (UAS) o mobile lase scanning (MLS) is becoming a ou ine and highly e ec i e ool o ob aining highly accu a e in o ma ion in a a ie y o a eas. T anspo in as uc u e is one o he main examples whe e oad manage s use hese ou pu s in di e en phases o design, cons uc ion o ope a ion. The added alue o non-selec i e da a collec ion me hods lies in he amoun o in o ma ion ob ained, he speed o da a collec ion and he high accu acy. The p oposed me hod is based on ae ial pho og amme y ollowed by semi-au oma ic ec o iza ion o speci ic oad ea u es using RGB spec um segmen a ion. This me hod has been es ed on pho og amme ic o hopho omaps, bu i is also applicable o o hog aphic images ob ained by lase scanning. Speci ic ea u es such as line ea u es (ho izon al oad ma kings, oad edges) o oad equipmen (bolla ds, poles, bus s ops) can be e icien ly de ec ed and ec o ized. The esul ing ou pu s o his me hod can be easily in eg a ed in o mo e complex spa ial models o oads and hei su oundings. Au oma ing his p ocess b ings signi ican ime and cos sa ings in he c ea ion o digi al models o he en i onmen . In addi ion, i enables he apid and accu a e iden i ica ion and analysis o oad ea u es, which is c ucial o he design and managemen o anspo in as uc u e. Pho og amme y using UAS is a cos -e ec i e and apid me hod o da a collec ion, ideal o documen ing he cu en condi ion o oads. Images om low- lying UAS a e ypically p ocessed using digi al image co ela ion, which does no equi e explici iden i ica ion o indi idual poin s bu elies on algo i hms o au oma ic ecogni ion o image ea u es. This p ocess esul s in dense poin clouds ha include all iden i ied poin s. This pape p esen s an inno a i e me hod o au oma ic ecogni ion and ec o iza ion o a ic in as uc u e images wi hou he use o deep lea ning algo i hms. The main bene i is he abili y o ec o ize only selec ed image segmen s, which sa es ime and inc eases e iciency in da a p ocessing. The newly de eloped so wa e o e s mo e e icien p ocessing and in o ma ion ex ac ion, which is bene icial o oad sa e y planne s and audi o s. Keywo ds: pho og amme y, image ec o iza ion, oad in as uc u e, oad objec de ec ion, o hopho omap Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 42 1 ÚVOD Využi í o og amme ických měření z bezpilo ních le eckých sys émů (UAS) nebo mobilního lase o ého skeno ání (MLS) se dnešní době s á á u inním a ysoce e ek i ním nás ojem, k e ý lze yuží k získání elmi přesných in o mací ůzných oblas ech použi í. Dop a ní in as uk u a předs a uje ukázko ý příklad a sp á ci nebo doda a elé silnic yuží ají ýs upy ůzných ázích p ojek o ání, ýs a by nebo p o ozu silnic. [1][2][3][4][5]. Přidaná hodno a neselek i ních me od sbě u da spočí á množs í získaných in o mací, ychlos i sbě u da a ysoké přesnos i. Ačkoli doplňko á so wa o á řešení použí aná p o zp aco ání da umožňují zdánli ě snadný přechod da do běžně použí aného so wa u CAD, p axi čas o předs a uje p oblém samo ná ex akce požado aných cha ak e is ik p ků ozo ky. Vě šina současnos i y íjených nás ojů je zaměřena na zp aco ání ýsledných m ačen bodů, což přináší ná oky na ýpoče ní ýkon ha dwa u a nu nos p aco a s elmi ozsáhlými soubo y da . Cílem oho o příspě ku je p o o předs a i al e na i ní přís up, založený na zp aco ání o o o omap pořízených pře ážně z o og amme ie UAS. Fo og amme ie s yuži ím UAS předs a uje náklado ě e ek i ní a ychlou me odu sbě u da , ideální p o dokumen aci ak uálního s a u silnic. Snímky získané z nízkolé ajících UAS se ob ykle zp aco á ají pomocí digi ální ob azo é ko elace. Ten o p oces ne yžaduje explici ní iden i ikaci jedno li ých bodů, ale spoléhá na algo i my p o au oma ické ozpozná ání ob azo ých p ků, iden i ikaci společných ýznamných ysů a jejich následné p opojení p o p os o o ou ekons ukci. Výsledkem jsou čas o hus á m ačna bodů, k e á zah nují šechny body iden i iko ané ýpoče ním algo i mem. Al e na i ně lze y áře de ailní ýško é modely cílo é oblas i nebo o o o omapy, k e é se dále yuží ají p o další analýzu a zp aco ání. O o o omapy (ob ázek 1) na základě le eckých snímků ykazují elmi ysokou pod obnos ( zdálenos zo ko ání země - GSD - 1 cm nebo nižší) a yšší k ali u ob azu e s o nání s o o o og a ickými pohledy gene o anými z pozemních sys émů nebo sys émů MLS. To předs a uje ýznamnou ýhodu, k e ou lze yuží p o iden i ikaci p ků silniční in as uk u y, jako je odo o né dop a ní značení, ok aje silnic či dop a ní os ů ky. Ob ázek 1 O o o o křižo a ky s dosaženou ú o ní pod obnos i (GSD 1 cm) [au o ] Figu e 1 O hopho o o he in e sec ion wi h he achie ed le el o de ail (GSD 1 cm) [au ho ] P áce s o og a ickými ob azy y ořenými ím o způsobem přináší ý azné ýhody, zejména p ojekční ázi. Tak o získané snímky posky ují mnohem íce in o mací o ak uální in as uk uře komunikace, dop a ním značení a okolí silnic. Ten o přís up čás ečně nah azuje časo ě ná očné geode ické zaměření a nabízí yšší přesnos než e énní o og a ické mapy dos upné z běžných mapo ých aplikací. Bezpilo ní p os ředky mohou p oduko a as o é mapy s éměř libo olným ozlišením (GSD) a lze je y áře jakékoli ú o ni de ailu po řebné p o s a ební p ojek y. K ali a ýsledků zá isí přede ším na echnickém yba ení d onu (kame a), me odách kon oly k ali y a přesnos i, s ejně jako na po ě nos ních podmínkách a zkušenos ech pilo a. Při z ážení šech ěch o ak o ů lze dosáhnou přesnos i kolem 1 až 2 cm na pixel. [6] Ten o přís up ykazuje značné časo é ná oky na následnou ex akci in o mací, p o ože samo ný as o ý ob ázek se ob ykle použí á pouze jako pozadí. Časo á ná očnos následných úp a spočí á nu nos i přek eslení yb aných p ků ozo ky do edi o a elné, ek o o é podoby. Ta o podoba je následně yuži elná p o ná h odpo ídajících sanačních opa ření. Ten o p oces může bý časo ě nee ek i ní, zejména u složi ějších úseků silnic, Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 43 k e é obsahují značné množs í p ků. Typický příklad předs a uje křižo a ka hla ních silnic s dop a ními os ů ky a ůznými a ian ami odo o ného dop a ního značení. Cílem oho o článku je předs a i ino a i ní me odu au oma ického ozpozná ání a ek o izace snímků dop a ní in as uk u y bez použi í algo i mů hlubokého učení. Hla ním přínosem oho o ýzkumu je schopnos ek o izo a pouze yb ané segmen y nikoli celý ob az. Ačkoli něk e é g a ické p og amy, jako Adobe Pho oshop nebo GIMP, umožňují u či ou o mu ek o izace, neposky ují šak dos a ečnou kon olu nad ýs upy a mají omezenou yuži elnos při následných p ocesech. No ě y íjený so wa e nabízí e ek i nější zp aco ání a ex akci in o mací ze s upních da do edi o a elné podoby, čímž še ří čas p ojek an ům a audi o ům bezpečnos i silničního p o ozu. 2 AKTUÁLNÍ STAV POZNÁNÍ Vek o izace ob ázků se současné době použí á mnoha p ůmyslo ých od ě ích, zejména oblas i g a iky nebo designu. V 90. le ech 20. s ole í byly na ka as álních mapách y íjeny a es o ány ůzné me ody s cílem pře és ýk eso ou dokumen aci do edi o a elné podoby p os řednic ím ek o izace. Ten o p oces zah no al pos upné yhlazo ání linií a edení kři ek přes oblas i ma ých pixelů pů odní mapo é k esbě. Díky omu bylo možné up a i ob az a ozpozna kon as ní linie. [7] Současné s udie se zaměřují na ek o izaci učně k eslených skic, jako klíčo ého nás oje digi alizaci designu. Me odu ek o izace as o ých čá o ých ob ázků předs a ili, k eří řeší p oblémy spojené s čá o ou k esbou a zp aco áním 2D animace. [8] Bylo zjiš ěno, že současné me ody ek o izace buď pí nízkou přesnos í, nebo nedokážou zp aco a ob ázky s ysokým ozlišením. Ta o s udie si kladla za cíl ypořáda se s ýk esy obsahujícími složi é p ůsečíky jedno li ých ča . Byla na žena d ou ázo á me oda ek o izace, k e á analyzuje globální a lokální opologii ča . V p ní ázi jsou čá y ozděleny na dílčí kři ky a e d uhé ázi je ob az ekons uo án. Rekons ukce byla p o edena ůznými me odami a s o nána s d ou ázo ým řešením. Expe imen ální ýsledky ukázaly, že d ou ázo á me oda ý azně překoná á současné me ody z hlediska ýpoče ní ychlos i, dosahuje izuálně lepší opologie a z yšuje přesnos ekons ukce ob azu. Vek o izace je inhe en ně p oblema ická, p o ože z jednoho as o ého základu lze od odi mnoho ůzných ob ázků. Ne šechny y o ek o o é ob azy šak ě ně od ážejí sku ečnos . Z oho o dů odu se obje ily s udie zaměřené na hodnocení k ali y ek o izace. [9] Bylo zjiš ěno, že exis uje ozpo mezi náč y y ořenými e énu a čis ými předlohami, k e é yžadují speciální algo i my p o zp aco ání. Čis ící algo i my se liší předpokladech o s upních a ýs upních náč ech. S o ná ací es y hodno ily k ali u čiš ění ob ázků a zp aco ání náč ů, přičemž ýsledky posky ují analýzu hodnou p o další ýzkum oblas i au oma izace a ek o izace ob ázků. V dalším článku se au oři sous ředili na yuži í iangulace a ba y ob azu jako zd ojů p o o bu ek o o ých p imi i při ek o izaci ob azu. [10] Ta o plně au oma ická me oda měla ýhody e yk eslo acím ýkonu, de ailnos i ex u a e ek i i ě, přičemž še zá iselo na k ali ě a přesnos i ojúhelníko é sí ě. Příklady použi í é o me ody byly p ezen o ány p o ůzné s upní ob ázky, če ně o og a ií, k eseb, maleb, ná hů a ka ika u . Kha ab e al. předs a ili s o ná ací s udii, k e á hodno ila ýkon segmen ace ba e ného ob azu pomocí ůzných ba e ných p os o ů au oma ické echnice G abCu . G abCu je po ažo án za poloau oma ickou echniku segmen ace ob azu, p o ože yžaduje uži a elskou in e akci p o inicializaci segmen ace pomocí O cha do a a Boumano a bezdozo o ého shluko ání inicializační ázi. Účinnos echniky byla hodnocena z hlediska segmen ace, k ali y a přesnos i při použi í ba e ných p os o ů RGB, HSV, CMY, XYZ a YUV. S o ná ací s udie a expe imen ální ýsledky ukázaly, že ba e ný p os o RGB je nej hodnější p o zp aco ání. [11] V publikaci Kim e al. byl p ezen o án opačný přís up podobě as e izační in e ze. De ino ali nejp a děpodobnější množiny ces , k e é by mohly y oři as o ý ob az. Po ýpoč u segmen ace bylo možné použí s á ající ek o izační přís upy k ek o izaci jedno li ých ces a následně šechny ces y spoji do jednoho ob azu. P o u čení nejp a děpodobnější sady ces byla y inu a d ojice neu ono ých sí í, k e é posky o aly séman ické odí ko a pomáhaly řeši nejasnos i křížících se a přek ý ajících se oblas ech. Ty o předpo ědi byly p o áděny s ohledem na komple ní kon ex ob azu a po é globálně zkombino ány řešením Ma ko o a náhodného pole. Ve šech es o aných případech sys ém přesně odpo ídal séman ice k eseb a byla po zena smysluplnos ýs upu. [12] Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 44 V současné době je elký zájem o ek o izaci 3D modelů, konk é ně m ačen bodů získaných lase o ým skeno áním po chu ozo ky (např. [4][5][13]), ale y o me ody jsou ná očné jak na sbě da , ak na jejich zp aco ání. Dů az je kladen zejména na ělesa podél ozo ky, kde je klíčo ým pa ame em přede ším ýška, k e á slouží jako základní klasi ikace objek ů. Obecně lze kons a o a , že ačkoli exis uje mnoho publikací na o o éma, žádná z nich se speci icky nezaměřuje na oblas dop a ní in as uk u y a yuži í o o o omap získaných le eckým měřickým snímko áním. Cílem oho o příspě ku je předs a i možnos i iden i ikace konk é ních objek ů ěch o mapách a jejich následného pře odu do ek o o é podoby p os řednic ím jednoduchých ope ací, k e é yuží ají segmen aci a il aci RGB spek a snímků. Mnohé publikace se ěnují dané p oblema ice, a šak žádná z nich se nesous ředí na aplikaci oblas i dop a ní in as uk u y a yuži í o o o omap získaných z le eckého měřického snímko ání. 3 METODY Na ho aná me oda ychází z le ecké o og amme ie yb aných silničních úseků a následné poloau oma ické ek o izace speci ických silničních p ků pomocí segmen ace RGB spek a. Ta o me oda byla p imá ně es o ána na o og amme ických o o o omapách, ale je aké apliko a elná na o og a ické snímky získané lase o ým skeno áním. Konk é ní silniční p ky mohou bý ep ezen o ány jako linio é p ky (např. odo o né dop a ní značení, ok aje ozo ky) nebo jako silniční zařízení (např. s odidla, sloupy, au obuso é zas á ky). Jedno li é k oky na ho aného přís upu jsou demons o ány na příkladu zp aco ání so wa u Py hon. Ten o so wa e yuží á eřejně dos upné kniho ny, jako jsou Tkin e , Numpy, PIL a imageio, e spojení s las ním kódem. Zp aco ání je ukázáno p os řednic ím ex akce ob ysů ok aje chodníku a odo o ného dop a ního značení (absolu ní a ela i ní poloha). Předpokládá se, že en o požada ek je p o účely bezpečnos ních posouzení pozemních komunikací nejčas ější, což z něj činí ideální případ p o řádné o ěření použi elnos i na ženého řešení. 3.1 Vs upní da a Přís up je založen na zp aco ání přímých ýs upů z digi ální ob azo é ko elace, konk é ně o o o a a digi álního modelu e énu (DEM). Oba y o ýs upy se použí ají e o má u TIFF, k e ý má u ýhodu, že umožňuje bezez á o ou komp esi, čímž je zacho ána pů odní k ali a ob azu během celého p ocesu zp aco ání. Další ýhodou o má u TIFF je možnos zah nu í ýško ých in o mací jedno li ých měřených bodů nebo přesné pa ame izace poloho ých hodno každého bodu as o é sí i. Požada ky na o og a ický snímek se ýkají přede ším k ali y ob azu, jako je eliminace ozidel na silnici, zák y ů ege ací nebo d á ů elek ického edení, a ozlišení (GSD) 1 cm a yšší (ob ázek 2). Zp aco ání lze p o és i bez modelu DEM, a šak ako ém případě chybí in o mace o ýšce. Pokud je DEM k dispozici, jsou zd oje kombino ány p os řednic ím počá eční analýzy s upních da , sjednocení in o mací a in e polace ýško ých da , přičemž se zohledňují případné ozdíly ozlišení nebo y o nání posky nu ých da . Ob ázek 2 Ukázka s upního o o o a křižo a ky [au o ] Figu e 2 Example o he inpu o hopho o o he in e sec ion [au ho ] Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 45 3.2 Ú odní segmen ace Na ho aný přís up je založen na poloau oma ickém p ocesu, kdy uži a el na základě požado aných p ků p o ex akci de inuje jejich hla ní cha ak e is iky. Díky yuži í ba e né seg egace může uži a el buď nas a i ozsahy RGB, nebo učně yb a několik bodů zájmu na o o o omapě. Snímek je následně ozdělen na jedno li é ba e né shluky, k e é jsou podle s upních požada ků buď zacho ány, nebo au oma icky ods aněny (ob ázek 3). Segmen ace se p o ádí nejen p o kombino ané in o mace RGB, ale aké p o každý kanál z lášť. Velikos ob ázku se nemění, pouze se od il ují nepo řebné body, což usnadňuje následné zp aco ání. Ten o přís up umožňuje zp aco á a i snímky s ysokým ozlišením, edy delší silniční segmen y. Během ěch o k oků dochází aké k čás ečnému ods anění šumu, neboť algo i mus au oma icky yřazuje shluky s odlišným ba e ným spek em, k e é se nenacházejí blízkos i hodnoceného bodu nebo logicky nepa ří do hodnoceného pole. Po zp aco ání následuje unkce, k e á yhledá á přechody jedno li ých ba e ných spek e . Algo i mus zkon oluje několik předchozích a následujících bodů a zařadí je do skupin. V příkladu je klasi ikace zaměřena na odo o né dop a ní značení (bílé) a zemní po ch ozo ky p o ymezení ok aje ozo ky (če né). Zbý ající údaje jsou odděleny a označeny zelenou ba ou. K omě oho se při il o ání be e ú ahu aké ela i ní zdálenos iden i iko aných shluků, a a o in o mace se použije ke změně ba e ného p ahu segmen ace, aby se yplnily případné ady nebo zák y y ob aze. Ob ázek 3 Počá eční ba e ná segmen ace ob azu se z ý azněným odo o ným dop a ním značením, po chem ozo ky a segmen o anými úseky [au o ] Figu e 3 Ini ial colou image segmen a ion wi h highligh ed ho izon al oad ma kings, oad su ace and segmen ed sec ions [au ho ] 3.3 Čiš ění da Na základě ýsledků a oli elných s upů od uži a ele pak následuje áze „čiš ění“. Funkce „čiš ění“ se použí á k omezení chyb z předchozích ýpoč ů a k yplnění případných meze iden i iko aných objek ech. Pokud se obje í izolo ané body, k e é logicky nezapadají do dané klasi ikace po chu, jsou přeba eny do s ejné ba e né skupiny jako jejich okolí. To se p o ádí s čás ečným zadáním od uži a ele, k e ý p o ádí zp aco ání a olí ú o eň ods anění šumu. P o ods anění d obného šumu ob aze jsou p o každý iden i iko aný objek ypoč eny ep ezen a i ní ob ysy a z ý azněny přechody mezi jedno li ými ba ami de ino anými skupinami. V dalším k oku se z dalšího zp aco ání yloučí in o mace o ba ě a zacho ají se pouze ob ysy h an u čených ba e ných skupin (ob ázek 4). V é o ázi jsou ob ysy yk esleny a jsou y ořeny objek y, k e é se již podobají konečnému ýs upu. Ob az je šak s ále o li něn šumem, k e ý se nepodařilo iden i iko a a ods ani au oma icky předchozích k ocích. V současné době p acuje následující áze poloau oma ickém ežimu. Ob az je ozdělen na objek y, zob azí se in o mace o nalezených objek ech a jejich poloho é souřadnice spolu s předpokládaným ypem objek u (např. izolo aný, sou islý, pře ušo aná čá a). Uži a el pak kon oluje sp á nos oho o přiřazení a ýbě em íce sousedních objek ů může přiřadi odpo ídající objek y nebo p o és op a y. Ty o k oky lze yuží k y oření jednoho in eg o aného objek u z několika přid užených objek ů, se k e ým se pak další ázi zachází jako s jedním objek em. Zá o eň je možné ymaza objek y, k e é nesplňují požado aná k i é ia. Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 46 Ob ázek 4 Ob ázek s ods aněnými in o macemi o ba ách [au o ] Figu e 4 Image wi h colou in o ma ion emo ed [au ho ] 3.4 Vek o izace Zá ě ečná áze ek o izace ob azu je řešena pomocí d ou me od, k e é se liší zá islos i na s upních požada cích uži a ele, přičemž oba přís upy mají s é las ní cha ak e is iky. P ní přís up spočí á hledání pouze h an objek ů nebo přechodů ba e ném spek u a de ino ání ob ysu pouze p os řednic ím jedno li ých bodů. D uhou možnos í je analýza po chu u či ého ba e ného spek a. Přes ože se oba přís upy liší, je obou případech s ano ena osa, k e á slouží jako ýs up. V p ním případě je každý objek na snímku analyzo án samos a ně a b án jako jedinečná jedno ka de ino aná u či ým poč em bodů. V případě, že je ob ys objek u ořen m akem bodů uspořádaných cyklicky, například u čá ko aného odo o ného značení, se použije me oda hledání k ajních bodů. Ty o body jsou pak spojeny ek o em a yhlazeny ak, aby co nejpřesněji odpo ídaly sku ečnos i, čímž se y oří h any, k e é se následně spojí. Ukázku zob azuje ob ázek 5. Ob ázek 5 Ex akce přechodu p o chodce [au o ] Figu e 5 Ex ac ion o zeb a c ossing [au ho ] Jiným případem je si uace, kdy je objek , jako například ok aj chodníku, zachycen na celém snímku a ne ysky uje se cyklické opako ání. V ako ém případě me oda iden i ikuje body, k e é u či ém ozsahu od počá ečního bodu objek u sledují nebo p odlužují s upní ek o y ořený na ok aji ob azu. (ob ázek 6) Ob ázek 6 Ex akce si uace se sou islými silničními p ky celém snímku [au o ] Figu e 6 Si ua ion ex ac ion wi h con inuous oad elemen s h oughou he image [au ho ] Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 47 Kři ka je yhlazena buď pomocí me ody klouza ého p ůmě u, kde se její a ě ně přizpůsobuje ak uálnímu přechodu mezi jedno li ými p ky, jako je například as al o ý a nezpe něný po ch nebo ege ace. Al e na i ou k me odě klouza ého p ůmě u je polynomická eg ese, k e á ap oximuje dané hodno y polynomem. Koe icien y polynomu jsou u čeny me odou nejmenších č e ců ak, aby souče č e ců odchylek pů odních hodno od získaného polynomu byl minimální. U čení hodného s upně polynomu je klíčo é p o dosažení přesnos i, p o ože yšší s upeň nejis o y ozložení bodů yžaduje použi í yššího s upně polynomického yhlazení. Au oma izace ýbě u hodného s upně polynomu je ob ížná, p o ože není ždy možné přesně u či nej hodnější s upeň polynomu. V případě, že uži a el z olí en o přís up, jsou ygene o ány ůzné polynomické kři ky a ybe e se a nej hodnější. D uhý přís up p acuje s oblas í nebo ba e ným shlukem, k e ý je gene o án algo i mem a po ažo án za sou islý objek . V om o případě je nu né pře edení objek u na sou islou s uk u u, neboť algo i mus může gene o a izolo ané body. P o izolo ané body se jejich ba a up a í na ba u okolních bodů. V m ačnu bodů je aké možné y oři lineá ní eg esi, k e á může odhali přibližnou osu objek u. Ta o me oda zah nuje následné spojení blízkých ek o ů a jejich ýsledné yhlazení. Ukázku zob azuje ob ázek 7. Ob ázek 7 Sloučení izolo aných ba e ných shluků, yhlazení a konečná ek o o á ep ezen ace [au o ] Figu e 7 Me ging o isola ed colou clus e s, smoo hing and inal ec o ep esen a ion [au ho ] Využi í o og amme ických o o o omap přináší řadu ýhod, če ně znalos i nejen ela i ní polohy ýsledných ek o ů na snímku, ale aké in o mací o poloze sku ečného ob azu ůči e e enčnímu souřadnico ému sys ému. Tím o způsobem lze přesně u či sku ečnou polohu a následně ji expo o a do o má ů hodných p o další zp aco ání CAD p og amech specializo aných na p ojek o ání a ýs a bu, jako jsou p oduk y Au odesk nebo Ben ley Sys ems. Pokud je k dispozici digi ální model elié u (DEM) e o má u TIFF, je aké možné u či ýško ou souřadnici. 4 DISKUSE P incip iden i ikace objek ů na základě segmen ace RGB spek e jedno li ých pixelů předs a uje složi ou a ná očnou úlohu, a šak může ýznamně uspoři čas. Je nu né zdů azni , že pokud algo i mus nepouží á me odu hlubokého učení, je ob ížnější ex aho a komplexní las nos i ze s upních da . V ako ých případech může bý nezby né, aby uži a el edl algo i mus ozhodo ání, zda s iden i iko anými objek y dále p aco a , nebo zda jsou po ažo ány za šum a měly by bý ods aněny, zejména u ob ížně iden i iko a elných objek ů. P oblém s ek o izací silniční sí ě pomocí me od ba e né segmen ace může ykazo a komplikace, k e é je řeba p ůběhu es o ání up a i ak, aby bylo dosaženo yšší e ek i i y s minimální asis encí uži a ele. Jedním z ypických p oblémů může bý segmen ace u či ého ba e ného spek a, například odo o ného dop a ního značení, k e é může bý u či ých mís ech na silnici opo řebo ané nebo zak y é nečis o ami. V budoucnos i lze en o p oblém řeši například pomocí s ojo ě de ino aných pale jedno li ých objek ů, k e é mohou bý loženy do ob azu nebo přek y y přes čás , k e ou algo i mus au oma icky iden i iko al. Další možnos í zlepšení je yuži í kombina o iky k nalezení nejlepší ko ekce ob azu s čás ečně de ino anou ni řní s uk u ou po chu. P áce s duplici ními o og a iemi, k e é jsou již up a eny jiném ba e ném spek u, může o něž přispě k přesnější Ročník 35 • 01/2024 Dop a a • T a ic and T anspo DOI: h ps://doi.o g/10.13164/SI.2024.1.40 48 iden i ikaci jedno li ých objek ů. Použi í ako ého snímku jako pozadí umožní lepší ozpoznání jedno li ých a ů a ím zlepší sys ém ozpozná ání objek ů. Výsledný p incip ek o izace může bý o li něn i ak o y jako jsou kon as y způsobené s íny okolní ege ace nebo zak y í čás í silnice ě emi nebo po álem p oměnného dop a ního značení. V ako ých si uacích by mohlo bý hodné použí snímek, k e ý by byl ba e ně ods upňo án podle ýšky e énu. Pokud algo i mus nedokáže sp á ně iden i iko a ba y daném mís ě, bylo by možné na základě up a ené o og a ie ozhodnou , zda je mís o o li něno nějšími ak o y, a podle oho dále p aco a se snímkem. 5 ZÁVĚR Využi í le eckých o o o omap z nízké ýšky se p okázalo jako elmi účinné při u ychlení základních p ojekčních p ací a posuzo ání bezpečnos i silničního p o ozu. Op o i adičním le eckým mapo ým podkladům nabízejí o o o omapy z UAS ak uálnější da a a ý azně yšší ozlišení. A šak p o ješ ě e ek i nější yuži í ěch o da je po řeba další ý oj oblas i au oma ického zp aco ání o o o omap. Na žená me oda é o s udii přináší no ý přís up k poloau oma ické de ekci objek ů o o o omapách na základě jejich RGB spek e , což může ý azně zlepši celý p oces. Ak uálně je a o me oda e ázi es o ání a p o dosažení yšší přesnos i a au oma izace je nu né p o és další měření. Konečným cílem je y oření webo é aplikace, k e á bude snadno použi elná a dos upná bez nu nos i ins alace speciálního so wa u. Ta o aplikace má přispě k au oma izaci celého p ocesu ek o izace a snížení po řeby manuální p áce. Budoucí ýzkum by se měl zaměři na další zlepšení přesnos i me ody a yhodnocení jejího ýkonu na ě ších da ase ech. Díky omu bude možné lépe po ozumě možnos em a omezením é o echniky a případně ji op imalizo a p o ůzné aplikace a p os ředí. 6 REFERENCE [1] PINTO, L.; BIANCHINI, F.; NOVA, V. a PASSONI, D. LOW-COST UAS PHOTOGRAMMETRY FOR ROAD INFRASTRUCTURES’ INSPECTION. Online. The In e na ional A chi es o he Pho og amme y, Remo e Sensing and Spa ial In o ma ion Sciences. 2020, oč. XLIII-B2-2020, s. 1145-1150. ISSN 2194-9034. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.5194/isp s-a chi es-XLIII-B2-2020-1145-2020. [ci . 2024-06-17]. [2] PALUMMO, A. FROM THE ROAD SIGN TO THE MAP: 3D MODELING IN SUPPORT OF THE URBAN AND RURAL ROAD CONDITIONS. Online. The In e na ional A chi es o he Pho og amme y, Remo e Sensing and Spa ial In o ma ion Sciences. 2017, oč. XLII-5/W1, s. 77-80. ISSN 2194-9034. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.5194/isp s-a chi es-XLII-5-W1-77-2017. [ci . 2024-06-17]. [3] WANG, X., DADI, G. B., & TAYLOR, T. R. B. (2017). A case s udy applica ion o unmanned ae ial sys ems (UAS) on highway cons uc ion p ojec s. 313-322. Pape p esen ed a 24 h EG-ICE In e na ional Wo kshop on In elligen Compu ing in Enginee ing 2017, No ingham, Uni ed Kingdom. [ci . 2024-06-17]. [4] YAO L, QIN C, CHEN Q, WU H. Au oma ic Road Ma king Ex ac ion and Vec o iza ion om Vehicle-Bo ne Lase Scanning Da a. Remo e Sensing. 2021; 13(13):2612. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.3390/ s13132612.[ci . 2024-06-17]. [5] SUI, LICHUN, ZHU, JIANFENG, ZHONG, MIANQING, WANG, XUE AND KANG, JUNMEI. "Ex ac ion o oad bounda y om MLS da a using lase scanne g ound ajec o y" Open Geosciences, ol. 13, no. 1, 2021, pp. 690-704. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.1515/geo-2020-0264. [ci . 2024-06-17]. [6] MCGLONE, J., MIKHAIL, E. M., BETHEL, J. S., MULLEN R., 2004: Manual o pho og amme y. 5 h ed. Be hesda, Md.: Ame ican Socie y o Pho og amme y and Remo e Sensing, c2004, 1151 p. ISBN 15-708-3071-1. [ci . 2024-06-17]. [7] RIK D.T. JANSSEN, ALBERT M. VOSSEPOEL, Adap i e Vec o iza ion o Line D awing Images, Compu e Vision and Image Unde s anding, Volume 65, Issue 1, 1997, Pages 38-56, ISSN 1077-3142, Dos upné z: h ps://doi.o g/10.1006/c iu.1996.0484. [ci . 2024-06-17]. [8] GUO, Yi; ZHANG, Zhuming; HAN, Chu; HU, Wenbo; LI, Chengze e al. Deep Line D awing Vec o iza ion ia Line Subdi ision and Topology Recons uc ion. Online. Compu e G aphics Fo um. 2019, oč. 38, č. 7, s. 81- 90. ISSN 0167-7055. Dos upné z: h ps://doi.o g/10.1111/cg .13818. [ci . 2024-06-17].