Acasa

Obiectivul principal al proiectului este de a avansa solutiile stiintifice existente pe 2 directii: extragerea trasaturilor relevante din imaginile de trafic rutier folosind o singura camera video si monitorizarea starii vehiculului propriu din imagini achizitionate cu o singura camera video impreuna cu informatii inertiale ale vehiculului. Obiectivul principal este de a dezvolta si implementa algoritmi si solutii pentru a identifica si monitoriza factorii de risc externi si interni pentru a creste siguranta participantilor din traficul rutier. Perceptia scenei de trafic, a drumului si a starii vehiculului va fi implementata folosind algoritmi de viziune artificiala si retele neuronale artificiale. Sistemul va oferi informatii relevante pentru conducatorul auto, pentru a preveni situatii periculoase care pot duce la accidente. Proiectul are obiectivul de a implementa algoritmi care observa, masoara, identifica si detecteaza obiecte din scena de trafic folosind o singura camera. Un alt obiectiv este de a monitoriza starea vehiculului propriu folosind aceleasi date, dar si informatii legate de acceleratia sau inertia vehiculului pentru a detecta situatii periculoase.

Contributiile originale asteptate sunt:
- dezvoltarea de algoritmi de viziune si inteligenta artificiala pentru a procesa datele senzoriale achizitionate folosind diverse camere video si senzori inertiali
- proiectarea si implementarea unei retele neuronale artificiale capabila sa genereze si sa extraga multiple caracteristici relevante din imagini cu scena de trafic rutier
- dezvoltarea unui algoritm de viziune artificiala si a unei retele neuronale artificiale pentru a monitoriza starea ego-vehiculului si a posibilelor situatii periculoase de trafic


Echipa

Din partea Universitatii Tehnice din Cluj-Napoca urmatoarele persoane:


Activitati

Activitatile sunt organizate in trei etape, corespunzatoare fiecarui an.

Etapa 1: aprilie 2022 – decembrie 2022.

  • Prototip initial al sistemului de perceptie a traficului rutier. Sistem de achizitie a datelor senzoriale din trafic si de monitorizare a ego-vehiculului. Diseminare rezultate si website-ul proiectului finalizat.

Etapa 2: ianuarie 2023 – decembrie 2023.

  • Sistem de perceptie folosind viziune si inteligenta artificiala capabil sa ofere informatii relevante despre scena de trafic rutier folosind imagini monoculare si sa analizeze starea ego-vehiculului si a conducatorului auto. Diseminare rezultate.

Etapa 3: ianuarie 2024 – martie 2024.

  • Integrarea sistemelor de perceptie intr-o singura aplicatie demonstrator. Diseminare rezultate.


Publicatii

Conferinte:

Razvan Itu, Radu Danescu, “On-Board Estimation of Vehicle Speed and The Need of Braking Using Convolutional Neural Networks”, In Proceedings of the 20th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - Volume 1 (ICINCO), 2023, SciTePress, pp. 600-607.

Razvan Itu, Radu Danescu, “Predicting Emergency Braking in Vehicles Using a CNN with Sequential Image and Velocity Data”, 2023 IEEE 19th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP 2023), 2023, pp. 41-47.

Jurnale ISI:

Razvan Itu, Radu Danescu, “Fully Convolutional Neural Network for Vehicle Speed and Emergency Brake Prediction”, Intelligent Vehicle Sensing and Monitoring, Sensors, Vol. 24, No. 1, 2024, Art. No. 212.

Razvan Itu, Radu Danescu, “Part-Based Obstacle Detection Using a Multiple Output Neural Network”, Sensors, vol. 22, no. 12, p. 4312, Jun. 2022, doi: 10.3390/s22124312



Contact

Razvan Itu

Adresa:
Universitatea Tehnica din Cluj-Napoca
Departmentul Calculatoare,
Str. Memorandumului, Nr. 28, 400 114, Cluj Napoca
Romania

Birou: Baritiu str. 26, sala 37
Telefon: +40 264 401457

E-mail:
Razvan.Itu@cs.utcluj.ro



Numele complet al proiectului:
INOVSAFE - Identificarea si monitorizarea factorilor de risc interni si externi pentru siguranta traficului auto

Contract:
PN-III-P1-1.1-PD-2021-0247

Finantare:
Ministerul Cercetarii si Inovarii, CNCS – UEFISCDI