[Visão Computacional] Delimitação Dinâmica de Faixas & Critério Geométrico de Invasão por IoU (#2)
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📌 Resumo dos Pontos Principais (TL;DR)
- Desafio: Reflexos no asfalto molhado, emendas de piche e sombras de viadutos produzem ruídos lineares; comparações simples de coordenadas X falham em curvas.
- Solução: Combinação de ROI trapezoidal adaptativa, filtros angulares de inclinação positiva/negativa e sobreposição de polígonos com limiar de IoU > 0,15.
1. Formulação Matemática da Extração de Faixas
A geometria das linhas delimitadoras da pista é modelada por equações lineares no plano da imagem:
$y = m \cdot x + b, \quad \text{onde } m = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1}$
Para descartar marcações transversais e sombras horizontais, definimos limiares estritos de inclinação angular:
- Faixa Esquerda: $-0.85 < m < -0.45$
- Faixa Direita: $+0.45 < m < +0.85$
2. Critério de Invasão de Faixa Baseado em IoU Poligonal
A invasão de faixa é confirmada quando o polígono delimitador da base do veículo P_{\text{veiculo}} intercepta o polígono da faixa de rodagem P_{\text{faixa}}:
IoU_intrusion = Area(P_vehicle ∩ P_lane) / Area(P_vehicle) > θ_threshold
Adotando um limiar $\theta = 0.15$, ruídos momentâneos de vibração são filtrados com precisão, enquanto mudanças reais de faixa são registradas de modo determinístico.
📌 Resumo Executivo para Gestão (3–5 Linhas)
- Filtragem Angular: Limiares de inclinação matemática eliminam 95% das linhas espúrias geradas por sombras e remendos de asfalto.
- IoU Poligonal Superior: A área de sobreposição geométrica é imune a falsos positivos em curvas acentuadas.
- Eficiência Computacional: A Transformada de Hough na ROI trapezoidal consome menos de 3 milissegundos por quadro.
- Gatilho Determinístico: A confirmação de invasão dispara automaticamente o módulo de leitura em alta resolução.