Mapping mit Dashcams

Hallo, das hier ist keine formelle Projektankündigung. Der Name OpenAutobahnView beschreibt aber ziemlich gut was ich vorhabe. Ich war in den letzten Monaten häufig mit Be-on-road und OSM-Karten unterwegs, das hat gut geklappt. Natürlich gibt es bei Details wie Geschwindigkeitsbegrenzungen oder Anzahl und baulicher Trennnung von Fahrspuren noch Verbesserungspotential. Solche Dinge während der Fahrt manuell zu dokumentieren halte ich für unmöglich wenn man alleine unterwegs ist.

In diesem Zusammenhang habe ich folgenden Plan. Ich werde mit Hilfe einer GPS-fähigen Dashcam komplette Routen aufzeichnen und die Aufnahmen georeferenziert über den Browser zugänglich machen. Eine Oberfläche wie Google Streetview wäre natürlich das Optimum, am Anfang wird sie wohl eher rudimentär sein. Theoretisch ließen sich mit OpenCV auch Verkehrszeichen aus den Aufnahmen extrahieren.

Die Idee beschränkt sich natürlich nicht nur auf automobile Fortbewegung. Wenn ich das nächste mal Wandern gehe, werde ich mir die Kamera natürlich auch auf die Brust kleben. Ich habe mir eine PowerUCC PanoramaII S bestellt, mit einer 128 GB großen SD-Karte lassen sich gut 15 Stunden Video bei 18 MBit aufnehmen. Damit kommt man schon mal quer durch Europa.

Mapillary kennst Du ?

Ob das unter den Bedingungen des Datenschutzes einfach möglich ist? :confused: Da sieht man dann im Netz jede Menge Nummernschilder, Gesichter am Straßenrand, widerrechtlich Handy nutzende Fahrer usw. Das müsste vor Veröffentlichung alles verpixelt werden.

Der Name ist, mit Verlaub, “bescheuert”. Ein Mix aus 2x englisch und 1x deutsch? Nee, das kann es nicht sein. Es sei denn, du gehst davon aus, dass “Autobahn” überall (zumindest in Europa) ein gängiges Wort für unsere “Rennstrecken” ist.

Dir ist klar, dass die saubere Erfassung einer Fahrstunde mehrere Stunden betragen wird? Kollegen sprechen vom Faktor 3-5. Ob sich das jemand “antut” und dann noch auf einer Strecke, wo er selber nicht war? Mag ich ein wenig bezweifeln. Die schiere Bilderflut wird wohl alles erschlagen.

Die rechtlichen Bedenken, die ich teile, wurden ja schon erwähnt.

Gruss
walter

Na ja, wir haben offene Bibliotheken, die solche elemente erkennen und verpixeln können. Nn müsste jemand diese Funktionen integrieren…

Jaa dem ist so :D: In USA kennen vermutlich alle Verkehrsteilnehmer den Begriff der “(German) autobahn”, würden aber unter dem dem vorgeschlagenen Begriff “OpenAutobahnMap” vielleicht eher die “Rennstreckenkarte” mit öffentlichen Straßen ohne speedlimits erwarten, :wink: z.B zu verwenden für GTA oder NfS :laughing:

Ein mapper hat die A1 südlich von DO schon bei mapillary reingehauen. Hat da leider geregnet.
Den Selbstversuch die Fahrt in OSM zu erfasse kann hier ja mal einer dokumentieren.

Ich kann mir sogar vorstellen, das das, was Schilder angeht, ein Mehrwert ist.

Schilder kommen in der BING Drazfsicht nicht so gut rüber :slight_smile:

Christoph

Ich mappe selbst hauptsächlich mit Videos die ich aufzeichne und später abzeichne, wenn Zeit ist. Das ist SO erheblich einfacher und man verpasst gar keine Details mehr, ich weiß nicht, warum ich damit nicht schon früher angefangen habe.

Ich erfasse meine Fahrten jetzt mit einem Raspberry Pi mit Kamera-Modul und USB-GPS, das ganze Setup dient mir zugleich auch als Navi mit einem kleinen LCD-Bildschirm. Die Auswertung dauert wirklich eine ganze Weile, wenn man jedes Detail erfassen will, das man dabei sieht - aber eben diese Details zu finden und mappen zu können sind eben auch der Vorteil dieser Methode. Vor allem in Kombination mit Luftbildern sind solche Fotos oder Videos hilfreich, wenn man z.B. ein bestimmten Objekt (bei mir in letzter Zeit Bushaltestellen) sucht und in etwa weiß, wo es sein muss, man es aber auf dem Foto finden und dann noch einmal mit dem Luftbild genau zuordnen kann.

Hey, ich würde euch gerne erzählen, was sich in der Zwischenzeit so getan hat. Wir machen gute Fortschritte.

Die Kamera ist angekommen und ich bin mit der Qualität zufrieden. Die Auflösung (HD, 1980x1020) reicht aus um Schilder noch ausreichend groß aufzunehmen. Ein Straßenschild ist hat dann je nach Entfernung die Größe von 40x40 bis 80x80 Pixeln, was zur automatischen Erkennung ausreichen sollte.

Bei den ersten Aufnahmen erkennt gab noch deutliche Kompressions-Artefakte insbesondere in dunklen Stellen an den sich schnell bewegenden Bereichen am Rande des Bildes. Ich habe jetzt eine Firmware installiert, die die Datenrate der Aufnahme von 12 auf 18 Mbit/s erhöht, soweit ich das auf den ersten Blick erkennen kann, ist das Problem damit behoben.

Die Erkennung von Straßenschildern (oder anderen Objekten) scheint das größte Problem zu sein. Ich habe mir die bestehenden Projekte angeguckt und keines gefunden, das ich hätte übernehmen wollen. Sie sind entweder ungeeignet für unser Problem oder der Ansatz passt nicht. Ich habe daher angefangen mit OpenCV eine Erkennung von Straßenschildern neu zu schreiben. (Cascade Classification, Cascade Classifier Training) Ich wollte schon lange mal Python ausprobieren, und OpenCV hat eine Python-API.

Die ersten Ergebnisse finde sich sehr motivierend, mein frisch trainierter “sign classifier” erkennt schon einige Schilder. Allerdings nur eins von zweien, ich vermute die starke Fisheye-artige Verzerrung an den Rändern ist dafür verantwortlich. Die ließe sich mit OpenCV korrigieren.

Die Geschwindigkeit der Erkennung liegt bei geschätzt 5 Bildern pro Sekunde auf meinem Notebook (Intel Core 2 Duo P8600). Ich glaube, dass sich da noch viel optimieren lässt. OpenCV bietet außerdem Hardware-Beschleunigung der Berechnung mit CUDA und OpenCL an.

Ich werde die Daten und den Code in den kommen Tagen veröffentlichen, wenn ich sie in einen vorzeigbaren Zustand gebracht habe. Insbesondere bei den Daten habe ich mich noch nicht entschieden, was die längerfristige Speicherung angeht. Bei rund 8 GB pro Stunde kommen da schnell einige 100 GB an Daten zusammen.

http://www.autobahn-bilder.de/ gibt’s auch noch, aber die “sind urheberrechtlich geschützt”.

Nicht ganz! Siehe hier http://forum.openstreetmap.org/viewtopic.php?pid=85164#p85164

Gruß Georg :sunglasses:

Das fänd ich klasse!

Es ist ja doch etwas mehr als Mapillary, wenn du noch Schilderklassifikation etc. drauf baust.

Trotzdem freut sich auch Mapillary über deine Bilder. Vielleicht schiebst du da nur “interessante” Bilder hoch (d.h. welche, auf denen auch Schilder zu sehen sind?).

Hier ein ein paar Zitate zu aktuellen rechtlichen Sicht der Benutzung von Dashcams:

Quelle

Sieht super aus - schön, dass das Projekt so vorangeht! Die Fisheye-Verzerrung ist wirklich erheblich, das Problem hat man bei der Raspberry Pi Kamera nicht in diesem Umfang (dafür aber auch einen kleineren Blickwinkel). Ansonsten ist die Bildqualität aber wirklich gut, damit kann man schon recht gut arbeiten und mappen.

Die Schildererkennung würde ich gerne auch einmal auf meine während der Fahrt aufgenommen Bilder loslassen, wenn sie denn so weit “im vorzeigbaren Zustand” ist. Ich schätze mal, du hast die deutschen Verkehrsschilder als Training für die Software benutzt? In dem Fall muss ich sie wohl zuerst auf die estnischen Schilder trainieren, aber das sollte ja kein Problem sein. Einige davon sind ohnehin mit den deutschen identisch, aber es gibt auch Unterschiede.

Der Datenumfang von 8GB pro Stunde ist etwa der gleiche wie beim Raspberry Pi. Deshalb habe ich meine Bilder auch (derzeit) nur auf der lokalen Festplatte, weil ich nicht die nötigen Kapazitäten habe, sie online anzubieten. Mapillary ist sicher eine gute Idee, allerdings holpert das Geotagging bei mir noch ein wenig (GPS-Koordinaten und Bilder laufen während der Fahrt auseinander, scheinbar werden Bilder bzw. Koordinatenpunkte übersprungen, wenn die Kamera am Limit arbeitet).

Das kann und darf nicht für vernünftig verpixeltete Bilder gelten. Wenn niemand zu erkennen ist und auch die Autoschilder verpixelt sind, möchte ich mal deren Argument dazu hören.

Gruss
walter

bei den meisten Kameras ist doch sowie so nichts zu erkennen, selbst bei der GoPro sieht man nicht mehr viel wenn man schnell genug ist.
Ich habe mal versucht die Straßennummern an den Begrenzungspfählen zu erkennen :frowning: .
Autoschilder kann man auch nur erkennen wenn man hinterherfährt. Da müsst ihr eben immer zu zweit unterwegs sein :stuck_out_tongue: , macht sowieso mehr Spaß :roll_eyes: :sunglasses:

Würde ich so nicht sagen. Wenn du Mapillary an siehst hat man da öfters mal gutlesbare Nummernschilder ( und mein Handy hat nicht mal Autofocus).

MHohmann, ich habe gestern mal die Schildererkennung auf dieses Video losgelassen, das war das einzige HD-Video was ich auf die Schnelle finden konnte. Es wurden ca. 1800 Frames mit Schildern erkannt, die FP-Rate liegt bei unter 5%. Wie viele Schilder nicht erkannt wurden kann ich nicht sagen, ich habe gerade keine Lust mir die 6 Stunden selbst anzugucken. Würdest du mir so ein Video von mal zukommen lassen?

Wegen der Verzerrung werde ich meine Kamera wohl mit OpenCV kalibrieren.

Ich werde mit den Leuten von Mapilliary mal reden in welchem Umfang sie da Interesse haben. An der Extraktion von Metadaten aus ihren Bildern haben sie bestimmt ebenfalls Interesse.

Ein Video habe ich derzeit nicht da, da ich bisher eher mit Fotos arbeite - die Raspberry Pi Cam schafft bei 2592*1944 Pixeln ein Bild pro Sekunde. Das sind natürlich deutlich weniger Bilder, aber bei der Auflösung kann man mehr Details erkennen, so ist jedenfalls meine Erfahrung. Auf diese Weise lässt sich oft auch die etwas kleinere Schrift z.B. bei den Namen von Bushaltestellen lesen. Ich werde mal eine Testfahrt an Bildern zusammenpacken und dir zukommen lassen. Wenn ich mal wieder mit dem Auto unterwegs bin, kann ich auch mal ein Video aufnehmen, dann lässt es sich besser vergleichen.