Hallo zäme
Besonders freut mich, dass endlich mal wer Verwendung für all die Fussgängerstreifennodes hat, die ich eingetragen habe.
In diesem Kontext: Ich habe (angestossen durch diese Diskussion) mit Versuchen begonnen, Fussgängerstreifen auf den Bing Maps automatisiert durch Objekterkennung (OpenCV) und Klassifizierer (ev. SVMs oder Neuronale Netze) zu erkennen. Ev sind Haar Features eine der Möglichkeiten, kenne mich da noch nicht soo genau aus. Die Streifen sind aber ziemlich markant, da müsste es schon möglich sein sowas hinzukriegen.
Die Idee ist folgende:
1. Ein Script lädt sich Bilder in einer bestimmten Region herunter. 2. Jede Kachel wird klassifiziert (Fussgängerstreifen vorhanden? Ja/Nein). 3. Die Fussgängerstreifen werden identifiziert (-> X/Y Position) 4. Die Punkte werden mit den OSM Daten abgeglichen. Ist kein Way in der Nähe des Punktes, kann er verworfen werden. 5. Ist eine Strasse in der Nähe, könnte automatisch eine neue Node darauf gesetzt werden. Ev noch als überwachtes System, bei dem ein Nutzer alle Punkte bestätigen muss.
Für den ersten Punkt habe ich bereits ein Script geschrieben. Den zweiten Punkt könnte man rein mit Farb-Thresholding machen, da hab ich auch bereits Python/OpenCV Code. An Punkt 3 arbeite ich gerade.
Möglicherweise könnte man Punkte 2 und 3 sogar kombinieren, wenn die Methode schnell genug ist.
Ich habe mal auf SO eine Frage gepostet: https://stackoverflow.com/questions/21150711/recognizing-crosswalk-on-aerial... Da wurden Haar Features empfohlen, die müsste man einfach trainieren. Das sollte aber gut möglich sein. Muss mich da etwas einlesen.
Kennt sich jemand mit diesen Themen aus und hat Lust mir da etwas weiterzuhelfen?
Grüsse Danilo