Jak działa system rozpoznający znaki drogowe. TSR – system rozpoznawania znaków drogowych

Nadmierna prędkość jest główną przyczyną wypadków drogowych. System rozpoznawania znaków drogowych ma na celu ostrzeganie kierowców o konieczności przestrzegania ograniczenia prędkości. Ten system definiuje znaki drogowe ograniczenia prędkości podczas ich mijania i przypomina kierowcy o aktualnej maksymalnej dozwolonej prędkości, jeśli porusza się szybciej.

System rozpoznawania znaków drogowych ( Rozpoznawanie znaków drogowych, TSR) należą do wielu znanych producentów samochodów – Audi, BMW, Ford, Mercedes-Benz, Opel, Volkswagen. System rozpoznawania znaków drogowych Samochody Opla jest częścią systemu Oko Opla(wraz z systemem ostrzegania przed niezamierzoną zmianą pasa ruchu). Opel Eye jest uznawany za jednego z najlepszych w branży bezpieczeństwo motoryzacyjne 2010 rok. Mercedes-Benz nazwał swój system Asystent ograniczenia prędkości(system kontroli ograniczenia prędkości), Volvo - Informacja o ruchu drogowym, RSI(system informacji o znakach drogowych).

Systemy rozpoznawania znaków drogowych stosowane w samochodach mają typową konstrukcję, która obejmuje kamerę wideo, jednostkę sterującą i urządzenie wyjściowe informacji.

Elektroniczna jednostka sterująca realizuje następujący algorytm działania:

• rozpoznawanie kształtu znaku drogowego ( okrągła forma);
• rozpoznanie koloru znaku ( czerwony na białym);
• rozpoznawanie etykiet ( wielkość prędkości);
• rozpoznanie tabliczki informacyjnej ( środek transportu, czas działania, obszar działania);
• analiza rzeczywistej prędkości pojazdu;
• porównanie prędkości pojazdu z maksymalną dopuszczalną prędkością;
• wizualne i dźwiękowe ostrzeżenie kierowcy w przypadku odchylenia.

Znak ograniczenia prędkości jest wyświetlany na zestawie wskaźników lub na wyświetlaczu systemu informacyjnego i pozostaje widoczny do czasu zakończenia lub zmiany ograniczenia. W pojazdach wyposażonych w wyświetlacz informacyjny obraz jest wyświetlany na przedniej szybie.

W niektórych projektach system rozpoznawania znaków drogowych współdziała z systemem nawigacyjnym i wykorzystuje informacje o znakach ograniczenia prędkości z map nawigacyjnych. Nawet jeśli znak nie zostanie wykryty przez kamerę wideo, informacja o nim zostanie wyświetlona na desce rozdzielczej.

System jest w stanie rozpoznać obowiązujące ograniczenia prędkości dla pewien rodzaj transport (według znaków Dodatkowe informacje- znaki), a także znaki zniesienia ograniczenia prędkości. System Opel Eye poszedł dalej – rozpoznaje, wraz ze znakami ograniczenia prędkości, znaki zakazujące wyprzedzania.

• ruch bez zatrzymywania się jest zabroniony;
• Brak wejścia;
• droga główna (koniec drogi głównej);
• przewaga nadjeżdżającego ruchu (przewaga nad nadjeżdżającym ruchem);
• poddać się dordze;
• koniec strefy wszystkich ograniczeń;
• początek (koniec) ugody;
• początek (koniec) autostrady;
• sektor mieszkaniowy.

Wymienione znaki nie są wyświetlane na wyświetlaczu. Informacja o rozpoznanych znakach jest zgodna z danymi system nawigacyjny, aktualne parametry ruchu pojazdu. Dzięki temu system informuje kierowcę o aktualnym sytuacja na drodze i promuje bezpieczny ruch.

Stoi przed koniecznością podjęcia wielu decyzji w ciągu minuty. Ponadto należy szczególnie uważnie obserwować sytuację na drodze. Niezwykle trudno jest śledzić ruch samochodów wokół, śledzić oznakowanie autostrady i znaki, właściwe posługiwanie się ich elementami sterującymi. Do tego czasu, gdy kierowca zdobędzie niezbędne doświadczenie i będzie w stanie sprawować pewną kontrolę nad sytuacją podczas jazdy, minie dużo czasu i zawsze istnieje ryzyko wypadku.

Główne przeznaczenie systemu

Należy zauważyć, że większość z nich wynika z niewłaściwego zachowania kierowcy, który nie przestrzega wymaganych tryb prędkości... I to na próżno, skoro wprowadzenie ograniczeń wymyślono z jakiegoś powodu: samochód musi jechać z taką prędkością, aby kierowca miał czas na właściwe zareagowanie na zmiany sytuacji na drodze, samodzielnie wykonując manewr lub hamując awaryjnie. To właśnie sprowokowało rozwój systemów specjalny cel pomoc kierowcy w podejmowaniu decyzji lub regulowaniu jego działań. System rozpoznawania, którego inna nazwa to Traffic Sign Recognition, wyposaża ich modele w większość markowych producentów samochodów, BMW, Volvo itp. Podobne urządzenie w samochodach Marki Opla jest częścią kompleksu Opel Eye. Tego rodzaju rozwój uważany jest za jedno z najlepszych odkryć w dziedzinie bezpieczeństwa motoryzacyjnego od dwóch tysięcy dziesięciu. Producenci Mercedes-Benz nadali nazwę swojej instalacji do wykrywania znaków drogowych – Speed ​​Limit Assist (co oznacza kontrolę prędkości), a Volvo – RSI (system informacyjny).

Przedstawiony rodzaj technologii jest najważniejszy w kompleksie, który wchodzi w skład kompletu najnowocześniejszych maszyn.

Komponenty systemu

Często każda odmiana rozpoznawania znaków drogowych dowolnego producenta składa się z typowych narzędzi i sprzętu. Wynika to z konieczności funkcjonowania dowolnego tego rodzaju systemu, obecności urządzeń o tym samym charakterze, przedstawionych:

• specjalnie zaprojektowana kamera wideo o wysokiej czułości;
• wyświetlacz lub inny rodzaj urządzenia wyświetlającego informacje z systemu dla właściciela samochodu;
• jednostka sterująca, która wykonuje główną część pracy.

Kamera jest umieszczona w pobliżu przedniej szyby wewnątrz salon samochodowy... W wielu modelach, w których taki system jest wbudowany w samochód, kamerę można schować gdzieś pod szybą lub np. w okolicy uszczelki. Kierunek kamery musi być ustawiony tak, aby wyraźnie widziała przestrzeń przed samochodem, w miejscach, gdzie znajdują się znaki drogowe, wzdłuż drogi nieco na prawo od drogi. Następnie nakręcony film trafia do przetwarzania do jednostki sterującej, której mikroprocesor przeprowadza jednoczesną analizę zawartości. Ponadto taka kamera jest wykorzystywana w innych rozwiązaniach z zakresu bezpieczeństwa: w postaci instalacji do wykrywania pieszych na drodze oraz systemu wspomagającego poruszanie się w rzędzie lub wzdłuż pasa o dużym natężeniu ruchu.

Specyfika funkcjonowania

Za pomocą elektronicznej jednostki sterującej systemu TSR uruchamiany jest specjalny mechanizm, który jest włączony do programu systemu. Procedury etapowe to:

• w rozpoznawaniu cech kształtu znaku drogowego;
• określenie napisów na tabliczce znamionowej;
• rozpoznanie odcienia koloru znaku;
• sprawdzenie obecności tabliczki informacyjnej.

Rozważmy cechy funkcjonowania tej sekwencji na przykładzie znaków o ograniczeniu prędkości ruchu, aby określić, do jakich systemów rozpoznawania znaków drogowych większości samochodów są skierowane. Przede wszystkim instalacja rozpoznaje znaki, które mają okrągły kształt, po czym połączenie ich odcieni - czerwieni i bieli. Następnie rozpoznawany jest napis na tabliczce, a mianowicie wskaźnik maksimum dopuszczalna wartość prędkość. Ponadto blok analizuje prędkość samego ruchu. konkretny samochód a jeśli są różnice, kierowca otrzymuje sygnał, że na określonym odcinku trasy została przekroczona maksymalna dozwolona prędkość. W przypadku braku naruszeń obraz znaku po prostu pojawia się na wyświetlaczu deski rozdzielczej samochodu, informując w ten sposób kierowcę o rozpoznaniu znaku drogowego.

Innowacją w systemie rozpoznawania znaków drogowych jest wspólne działanie z nawigatorem samochodowym.

Zaawansowane rozpoznawanie znaków drogowych informuje kierowcę nie tylko o ogranicznikach prędkości, ale także o innych znakach regulujących ruch drogowy... Wraz ze znakami zakazu wyprzedzania, indywidualnymi znakami o informacjach dodatkowych, system rozpoznaje znaki wskazujące:

• zakazać ruchu bez zatrzymywania;
• zakaz wjazdu;
• O główna droga(kończąc to);
• o zaletach poruszających się samochodów pas nadjeżdżający lub odwrotnie;
• potrzeba ustępowania;
• o końcu strefy ze wszystkimi ograniczeniami;
• o początku (końcu) ugody;
• o początku (końcu) autostrady;
• wejść do dzielnicy mieszkalnej.

Niektóre znaki pokazane na powyższej liście nie są wyświetlane na wyświetlaczu. Koordynacja informacji o rozpoznawanych znakach następuje z systemem nawigacji i aktualnymi wskaźnikami ruchu maszyny. Docelowo system przekazuje kierowcy informacje o sytuacji na drodze i zapewnia bezpieczną jazdę.

Dlatego ten rodzaj systemu bezpieczeństwa jest niezbędną pomocą dla każdego kierowcy, zarówno doświadczonego, jak i początkującego. Przyczynia się do prawidłowej reakcji właściciela samochodu i podjęcia odpowiedniej decyzji.

Transkrypcja

1 Algorytm rozpoznawania znaków drogowych UDC PV Romanov, student Rosja, Moskwa, MSTU im. NE Bauman, wydział " Systemy komputerowe i sieci „Doradca naukowy: dr Samarev RS, docent Rosja, Moskwa, MSTU im. N. E. Bauman Wstęp Celem pracy jest rozwiązanie problemu rozpoznawania znaków drogowych, a także przetestowanie wydajności i użyteczności algorytmów zaimplementowanych w bibliotece opencv. Do uzyskania danych wyjściowych wykorzystano zamontowaną w samochodzie kamerę, typowy wideorejestrator, który umożliwia nagrywanie wideo w formacie Full-HD. Głównymi zadaniami były: ustalenie znaku na wideo z kamery, określenie jego typu według uproszczonej klasyfikacji. Algorytm rozpoznawania znaków W procesie analizy możliwych podejść uwzględniono zarówno "sieci neuronowe", jak i podejścia statystyczne. Biblioteka OpenCV implementuje dużą liczbę funkcji, które pozwalają na implementację tych podejść zgodnie z predefiniowanymi szablonami. Jednak w w tym przypadku zdecydowano się na użycie dokładnych metod, które są również zaimplementowane w OpenCV. Aby rozwiązać ten problem, napisano program rozpoznawania. Proces rozpoznawania przebiegał w trzech etapach: ustalenie obszaru poszukiwań i samego obiektu (znak, w przypadku prawidłowe działanie); analiza parametrów znalezionego obiektu, przypisanie go do jednego z typów (szablonów z bazy danych); dostosowanie programu do pracy w więcej niekorzystne warunki: w ciemności, obecność zakłóceń.

2 Na każdym z tych etapów wywoływane są funkcje z biblioteki. Uogólniony schemat algorytmu analizy pokazano na rysunku 1. Schemat przedstawia etapy i funkcje używanego OpenCV. Ryż. 1. Uogólniony schemat algorytmu (początek) Młodzieżowy Biuletyn Naukowo-Techniczny FS, ISSN

Rys. 3 1. Uogólniony schemat algorytmu (kontynuacja) W pierwszym etapie wykorzystano funkcje cvsetimageroi, cvboundingrect i cvcopy. Pierwsza pozwala skupić się na interesującym regionie ROI. Na rysunku 3 widać, że program faktycznie analizuje i prezentuje użytkownikowi tylko część kadru (rysunek 2). Jeden z jego parametrów, współrzędne wybranego obszaru, można łatwo obliczyć, ponieważ OpenCV zapewnia dołączenie do obrazu niezbędnych informacji.

4 Rys. 2. Obraz oryginalny Ryc. 3. Analizowana część obrazu (ramka) Po zaznaczeniu obszaru, w którym najprawdopodobniej pojawia się znaki, mniej więcej w środkowej trzeciej części kadru, należy go przygotować do wyszukiwania form podobnych do znaków. W tym celu wykorzystano następujące narzędzia z opencv. Funkcja cvcvtcolor z opcją konwersji obrazu do skali szarości, wymagana do zastosowania transformacji progowej (funkcja cvthreshold) lub transformacji Kenny'ego (funkcja cvcanny). Obie metody mają na celu binaryzację obrazu (tylko czarno-białego) i podkreślenie granic obiektów na nim, ale pierwsza uwzględnia tylko jasność obszarów obrazu, podczas gdy algorytm Kenny'ego wykonuje również częściową rekonstrukcję krawędzi. Eksperymenty potwierdziły wyższość funkcji cvcanny (rysunek 4). Młodzieżowy Biuletyn Naukowo-Techniczny FS, ISSN

5 Rys. 4. Wynik sekwencyjnego nanoszenia na obrazek cvcvtcolor i cvcanny Następnie na obrazie należy znaleźć wszystkie możliwe zamknięte kontury. W tym celu wykorzystywana jest funkcja cvfindcontours, której parametrem jest uzyskany wcześniej zbinaryzowany obraz. Próbowano zastosować operator Sobela do obliczenia gradientu jasności każdego punktu obrazu (funkcja cvsobel) i poprzez transformację Hough znaleźć kształty geometryczne, w tym przypadku koła (funkcja cvhoughcircles). Żadna z tych funkcji nie okazała się wystarczająco wszechstronna w eksperymentach z powodu niedokładności kombinacji parametrów wejściowych podczas pracy z wideo. Kolejnym krokiem jest wybór konturów spełniających określone warunki. Pierwszą rzeczą, która została przeanalizowana, był obszar konturu, ponieważ oscyluje on w ramach znanych wcześniej granic. Można go uzyskać dzwoniąc do cvcontourarea. cvcontourperimeter zwraca długość konturu, która jest potrzebna do obliczenia drugiego parametru zwartości. Jest to stosunek powierzchni do kwadratu obwodu. Mówiąc najprościej, charakteryzuje podobieństwo obiektu do koła, ponieważ koło jest najbardziej zwartą figurą. ma współczynnik około 0,79. Na koniec sprawdzono zbieżność momentów konturów (ich charakterystycznych kształtów) za pomocą funkcji opencv cvmatchshapes, która porównuje kontury przetłumaczone na kod łańcucha Freemana i podaje poziom ich różnicy. Eksperymenty wykazały, że prawie całkowite podobieństwo wyraża się wartością mniejszą.

6 Rys. 5. Wszystkie kontury znalezione w okolicy. 6. Kontury, które dopasowują się do kształtu Na podstawie wyniku tej funkcji nie można z całą pewnością stwierdzić, czy kontur jest odpowiedni, czy nie, dlatego ostatnią z metod ustalenia różnic jest analiza koloru konturu. Funkcje cvsplit i cvcvtpixtoplane zostały użyte do podzielenia obrazu na kanały kolorów. Natomiast funkcja cvcvtpixtoplane jest przeznaczona dla obrazów reprezentowanych nie przez kanały kolorów, ale przez kanały tonalne: barwę, jasność i głębię (model HSV). dokładniejsze porównanie momentów konturów. Dopasowuje wszystkie znaki w bazie danych, które spełniają warunki sprawdzone w poprzednim kroku. Kontrastowanie obrazu zostało również wykonane ręcznie, aby zapewnić wyraźniejsze działanie funkcji wykrywania granic. Wyniki Próba została utworzona z uwzględnieniem umieszczenia na nich różnych form znaków i obrazów. Rozpoznawanie 7 znaków zostało przetestowane dla 16 fragmentów wideo o rozdzielczości 1920x1080. Wykorzystano wideo w pogodny dzień. Wyniki są zestawione. Biuletyn naukowo-techniczny FS Youth, ISSN

7 Przykład znaku Dokładność rozpoznawania Przykład kształtu znaku Dokładność rozpoznawania Wyprzedzanie zabronione 85% Wjazd okrężny zabroniony 65% ​​Ograniczenie prędkości 40 km/h 65% 75% Ograniczenie prędkości 70 km/h 70% Zakaz skręcania 40% Ustąpić 70 % Skrzyżowanie trójkątne boczne 80 % 75% Wniosek Na podstawie wyników przeprowadzonych prac możemy zauważyć możliwość wykorzystania biblioteki OpenCV do rozwiązania problemu rozpoznawania znaków drogowych. Rozpoznawanych jest około 70%, co jednak wskazuje na potrzebę znalezienia bardziej optymalnych metod. Na możliwy obszar pracy należy zwrócić uwagę także nauka rozpoznawania znaków w trudnych warunkach, na przykład w nocy lub we mgle. Bibliografia 1. Voroshin G. Ya Metody rozpoznawania wzorców. Tryb dostępu: (data dostępu). 2. Vladimir N. OpenCV krok po kroku. Tryb dostępu: (data dostępu). 3. Rozpoznawanie obrazu z OpenCV: zarysy przed haartraining Tryb dostępu: (data dostępu :). 4. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Nauka OpenCV. Wizja komputerowa z biblioteką OpenCV. Dostępne w:% D1% 81% D1% 82% D1% 80% D0% B0% D0% BD% D0% B8% D1% 86% D0% B0, dostęp RECOG.RU: rozpoznawanie wzorców dla programistów Tryb dostępu: (data leczenie :).

UDC 004.932.72 „1 Kluczowe cechy algorytmu rozpoznawania oznakowania dróg Wprowadzenie Chistyakov I.Yu., student Rosja, 105005, Moskwa, Bauman Moscow State Technical University, Department of Information Systems and Telecommunication”

UDC 004.051 Boynov mgr Student studiów magisterskich, Wydział Systemów Przetwarzania Informacji i Zarządzania, Moskiewski Państwowy Uniwersytet Techniczny NE Bauman Rosja Moskwa Dzhanaev S.I. Student studiów magisterskich, Wydział Systemów Przetwarzania Informacji

UDC 004.932 Metoda identyfikacji podobnych obrazów oparta na wykorzystaniu deskryptorów SIFT Savonin AI, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Katedra Oprogramowania Komputerowego i Informacji

# 06, czerwiec 2016 UDC 004.932 Używanie sieci neuronowej i deskryptorów SIFT do porównywania obrazów Wprowadzenie Savonin A.I., student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Dział Oprogramowania

UDC 004.93 "1 P.F. Pavlenko, Instytut Automatyki i Technologii Informacyjnych Narodowej Akademii Nauk Republiki Kirgiskiej. ROZPOZNAWANIE OBIEKTÓW RUCHOMYCH W PRZEPŁYWIE TRANSPORTOWYM

UDC 004.932 Algorytm rozpoznawania określonych odcinków infrastruktury transportu drogowego na zdjęciach lotniczych Kosyura OV, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Dział Oprogramowania

Sekcja 6. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów i obrazów 337 UDC 004.932.4 Bani-Amer Tamer, Khmelevoy S.V., Azarenko D.V. Donieck Narodowy Uniwersytet Techniczny, Donieck, Wydział Automatyki

UDC 004.93 Badanie metod tworzenia wektora cech wizerunku twarzy z wykorzystaniem filtrów Gabora EA Lavrova, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Zakład Biomedyczny

ÓД 004.932.2 Opracowanie i optymalizacja procesu segmentacji strumienia obrazu i wideo z boku urządzenie przenośne nie dotyczy Severinov Ivan Fedorov Moskiewski Państwowy Uniwersytet Sztuk Poligraficznych

UDC 004.932 Algorytm klasyfikacji odcisków palców Lomov DS, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Katedra Oprogramowania Komputerowego i Technologia informacyjna" Doradca naukowy:

# 08, sierpień 2016 UDC 004.93 "1 Normalizacja danych z kamer 3D przy użyciu metody głównych komponentów do rozwiązywania problemu rozpoznawania postaw i zachowań użytkowników Smart Home. Malykh D.A., student Rosja,

# 06, czerwiec 2016 UDC 681.531.2 Rozpoznawanie obiektów za pomocą kamery telewizyjnej Voronin A.V., student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Zakład „Robotyki Specjalnej i Mechatroniki” Naukowy

UKD 681,5: 004,93 Kaliniczenko Ju.W. DO KWESTII IDENTYFIKACJI GRANIC PRZEZ DETEKTOR KENNY'EGO Ługański Uniwersytet Narodowy im. Tarasa Szewczenki Rozpatrywana jest kwestia wykrywania granicy przez detektor Kenny'ego. Zaimplementowany algorytm

UDC 004.93 Analiza porównawcza algorytmów rozpoznawania twarzy w problemie identyfikacji wizualnej O.V. Rogozin SA Kladov MSTU im. N.E. Bauman, Moskwa, 105005, Rosja Artykuł poświęcony jest dwóm podejściom do rozpoznawania

UDC 004.932, 681.518 Analiza porównawcza algorytmów konstruowania obrazów podłoża VA Bocharov, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Zakład Automatyki

UDC 159.9.072.592 Rozpoznawanie cech użytkownika poprzez odręczne pisanie wszystkich interesujących informacji. http://sntbul.bmstu.ru/doc/616688.html Tambiev K.Sh., student Wydziału Systemów Informatycznych i Telekomunikacji,

Hough przekształcenie Anna Degtyareva [e-mail chroniony] Wieżniewiec Władimir [e-mail chroniony] Spis treści Wprowadzenie Główna idea metody Przykład: wybór linii na obrazie Przykład:

UDC.004.01 Obliczanie strumienia optycznego dla wyboru pojazdów na obrazie wideo P. A. Devaikin 1, A. V. Shikut 1 1 MSTU im. N.E. Bauman, Moskwa, 105005, Rosja Algorytmy obliczania

Pytania do bieżącej kontroli postępów i certyfikacja średniozaawansowana do przedmiotu „Metody i techniki rozpoznawania wzorców” 1. Zadanie analizy obrazu, jego znaczenie praktyczne 2. Pojęcie obrazu.

266 Rozdział 6. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów i obrazów UDC 004.932 D.S. Chimich, A.Yu. Charitonov Donieck National Technical University, Donieck Department of Computer Monitoring Systems TECHNOLOGIES

Budowanie rozszerzonej rzeczywistości na przykładzie tworzenia wirtualnej przymierzalni. 77-48211 / 482783 # 08, sierpień 2012 Devaykin P. A., Shikut A. V. UDC.004.021 Rosja, MSTU im. N.E. Bauman [e-mail chroniony]

Kompleks oprogramowania "Interaktywna tablica informacyjna" Drozdova Julia Aleksandrowna Państwowy Narodowy Uniwersytet Badawczy Perm, Perm, Rosja. Adnotacja. Artykuł poświęcony jest zagadnieniu tworzenia pakietu oprogramowania „Interaktywne informacje”

298 SPECJALISTYCZNY KOMPUTEROWY SYSTEM OSTROWANIA MIKROSKOPU Kirichenko MN, grupa KSD-05m Kierownik doc. dział ACS Omelchenko A.A. Obecnie mikroskopy znajdują szerokie zastosowanie w medycynie i technice.

172 Rozdział 5. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów i obrazów N.N. Sheremet Donieck National Technical University, wydział oprogramowanie inteligentne systemy BADANIE METODY AKTYWNE

WYKRYWANIE, KLASYFIKACJA I OKREŚLANIE PARAMETRÓW OBIEKTU WYZNACZANYCH GRANICAMI JEGO CECHY NA OBRAZU PÓŁTONOWYM W CZASIE RZECZYWISTYM. AV Bovyrin, AV. Gubanow, W.F. Kuryakin, K.V. Rodiuszkin,

Struktury matematyczne i modelowanie 2015.4 (36). S. 123 128 UDC 004.93 WIZJA KOMPUTEROWA JAKO SPOSÓB POZYSKANIA INFORMACJI Z VIDEO N.V. Manyukova kandydat nauk pedagogicznych, docent, e-mail:

UDC 57.08 Testowanie bibliotek do automatycznego umieszczania punktów kontrolnych twarzy 07, lipiec 2012 Tomak K.S. Student, Katedra Systemów Przetwarzania Informacji Opiekun: Kashapova L.Kh., Asystent

UDC 004.4 WSTĘPNE RZADKIE SKELETYZOWANIE OBRAZÓW RASTEROWYCH I WYKRYWANIE PROSTYCH ELEMENTÓW А.N. Romanow, M.V. Privalov Donieck National Technical University Zadanie przeglądania statystyk

# 07, lipiec 2017 UDC 004.032.26 Konwolucyjna sieć neuronowa do opracowania systemu rozpoznawania i klasyfikacji obrazów Guziy E.A., student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Katedra Informatyki

ALGORYTMY ROZPOZNAWANIA TWARZY NA PODSTAWIE BIBLIOTEKI OPENCV 66 S.V. Tomiłow Most nowoczesne systemy Rozpoznawanie twarzy jest bardzo wrażliwe na cechy prezentowanych obrazów. Dlatego przed natychmiastowym

UKD 0093 1; 0093 METODA SAMOILOV, IV SHEVCHENKO DO WYKRYWANIA LINII OBWODOWYCH W RÓŻNICACH JASNOŚCI PROPONOWANEJ KRAWĘDZI ZBINARIZOWANEGO OBRAZU ŚLADÓW DYSLOKACYJNYCH NA PŁYTACH GaAs Problem jest rozważany.

UDC 621.391 Dwuwymiarowe rozpoznawanie sygnału w oparciu o metodę k najbliższych sąsiadów Jakubow R.Zh., student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Departament Bezpieczeństwa Informacji Doradca naukowy:

SYSTEM UDC 531.1 DO WYKRYWANIA I WSPOMAGANIA MARKERÓW WIDEO DO ZAPEWNIANIA NAWIGACJI ROBOTA A. V. Kalinichenko ( [e-mail chroniony]) Instytut Matematyki Stosowanej. Śr. Keldysh RAS, Moskwa

Donieck Narodowy Uniwersytet Techniczny Wydział Informatyki i Technologii Wydział Matematyki Stosowanej i Informatyki AUTOMATYCZNE ŚLEDZENIE OBIEKTÓW W RUCHU W SYSTEMACH NADZORU WIDEO

UDC 004.932.2 Algorytmy segmentacji obrazu Ogluzdina Yu.A., student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Zakład „Oprogramowanie komputerowe i technologie informacyjne” Doradca naukowy:

UDC 681.327.1 # 12, grudzień 2015 Zaprojektowanie systemu rozpoznawania dynamicznych zachowań ludzi Demin N.A., student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Zakład Systemów Informacyjnych

UKD 681.326 rano Szaszłow EFEKTYWNE PRZYWRACANIE DANYCH Z PARTYCJI W PRZYPADKU USZKODZEŃ SYSTEMÓW PARTYCJI NAPĘDU Rozważane są istniejące podejścia do odzyskiwania danych w przypadku logicznego uszkodzenia systemu

ALGORYTMY KONTROLI WSPÓŁRZĘDNYCH ŹRÓDŁA PROMIENIOWANIA NA POWIERZCHNI ŚWIATŁOWRAŻLIWEJ MATRYCY V.V. Zamiatin

Wykrycie wąskie gardła trasy transmisji danych w sieci komputerowej i ich ocena, pasmo Aby zorganizować wydajną pracę sieci komputerowej, routery i inne urządzenia potrzebują informacji

54 WERYFIKACJA OBIEKTU ZMIENNEGO OPTYCZNIE PRZEZ WYKRYCIE ZMIANY KOLORU Ekaterina Gorshkova, Roman Telyatnikov, Ivan Shumsky

UDC 004.031.2, 004.932 Metody optymalizacji obliczania przepływu optycznego w autonomicznych systemach nawigacji Wprowadzenie Żukow RV, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Dział "" Systemy"

Sankt Petersburg State University Matematyka Wydział Mechaniczny Katedra Programowania Systemów Zmniejszanie rozdzielczości histogramu zorientowanych gradientów do wykrywania obiektów o małych

# 01, styczeń 2016 UDC 534.4 Oprogramowanie do syntezy dźwięku instrumenty muzyczne Tishina E. M., studentka Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Katedra Systemów Informatycznych i Telekomunikacji

Paszport funduszu narzędzi oceny dla dyscypliny „Teoria rozpoznawania wzorców” Załącznik 1 p/p Kontrolowane sekcje (tematy) dyscypliny * Kod kompetencji Nazwa narzędzia oceny Sekcja 1. Uznanie

Uzyskanie konturu stopy ze zdjęć z maksymalną dokładnością Trochę o projekcie Miejsce realizacji projektu: SPbSPU, laboratorium grafiki komputerowej, kierownik Sergey Belyaev Zadanie jest

Systemy automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych # 12, grudzień 2014 Yuzov M. V., Pugachev E. K. UDC: 004.8 Rosja, MSTU im. N.E. Bauman [e-mail chroniony] Wprowadzenie Dzisiaj technologia komputerowa

UDC 004.021 Wykorzystanie klastra Redis w wykrywaniu plagiatu Evgrafov IA, student Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Doradca naukowy:

SYSTEM ROZPOZNAWANIA ZNAKÓW DROGOWYCH Gilmanov Timur Adelevich, student studiów magisterskich, KNITU-KAI im. JAKIŚ. Tupolew, Kazań E-mail: [e-mail chroniony] Streszczenie: Ten artykuł zawiera opis systemu

3 l.p. A. A. Antonow ORLOV Eksperymentalne badanie algorytmów przetwarzania obrazów produktów przemysłowych UDC 004.942 Murom Institute (oddział) FSBEI HPE „Vladimir State University im.

Model komputerowy systemu VADS dr Szegeda S.V. O. W. Dewoczkin MSTU „MAMI” W celu zmniejszenia liczby wypadków na drogach stale opracowywane są nowe systemy bezpieczeństwa samochodów. Najbardziej obiecujące

382 Sekcja 7. Technologie i systemy sztucznej inteligencji UDC 004.931 Tkachuk E.O., Fedyaev O.I. Wydział Matematyki Stosowanej i Informatyki Donieckiej Narodowego Uniwersytetu Technicznego [e-mail chroniony]

Algorytm rejestracji trójwymiarowych obrazów obiektów za pomocą pasywnego systemu stereoskopowego z wykorzystaniem wieloskalowego przetwarzania obrazu. 77-3569 / 23289 # 1 października 211 Zaitsev K. I. Perov

UDC 681.325 KOMBINACJA OBRAZÓW Rastrowych W SYSTEMACH WIZYJNYCH TECHNICZNYCH NV Soloviev, Cand. technika Sci., profesor nadzwyczajny A.A. Kozlov, kandydat M.Ju Litvinov, kandydat Petersburski Uniwersytet Państwowy

Wykład 15 Wykorzystanie aparatu sieci neuronowych do określenia jakości percepcji w systemach IPTV Plan 1. Pojęcia ogólne o sieciach neuronowych (definicja sieci neuronowej, skala MOS) 2. Klasyfikacja neuronów

Instrukcja obsługi oprogramowania Orion-Auto 1 Cel systemu Orion-Auto ... 3 2 Charakterystyka systemu ... 3 3 Instalacja Orion-Auto ... 4 4 Organizacja systemu ... 4

# 09, wrzesień 2015 UDC 004.021 Zastosowanie filtru Kalmana do przetwarzania sekwencji współrzędnych GPS Listernko R.R., kawaler Rosja, 105005, Moskwa, MSTU im. N.E. Bauman, Dział Oprogramowania

Dopasowanie linii, czyli metody aproksymacji zbioru punktów prostej Anna Degtyareva [e-mail chroniony] Wieżniewiec Władimir [e-mail chroniony] Treść dopasowania linii, czyli metody aproksymacji zbioru punktów linii

UKD 004.424.4 Badanie wpływu liczby warstw i ich liczby na zachowanie błędów, szybkość uczenia się sieci Zhivykh S.Yu., student wydziału „System i kontrola przetwarzania informacji” Rosja, 105005, g.

N.N. Alekseeva, A.S. Irgit, AA Kurtova, Sz.Sz. Mongush Zastosowanie metod przetwarzania obrazu do problemu rozpoznawania wzorców naczyniowej dłoni Wymagania dotyczące systemów bezpieczeństwa rosną z roku na rok.

2. WYMAGANIA ERGONOMICZNE DLA MEDIÓW Główna zasada projektowanie informacji polega na tym, że główna część informacji musi być dostępna i łatwo przyswajalna przez odbiorców. Przemyślany

KONSTRUKCJA MODELU OBRAZU I JEGO ZASTOSOWANIE W PROBLEMACH WYKRYWANIA OBIEKTÓW 1. Wstęp Uzyskanie opisu cech obrazów jest jednym z głównych etapów w takich problemach maszyny

Pojęcie algorytmu. Obraz algorytmu w postaci schematu blokowego. Algorytmy liniowe i rozgałęziające. Rozwiązanie dowolnego problemu na komputerze należy podzielić na następujące etapy: opracowanie algorytmu rozwiązywania

Odkrywanie bibliotek wizja techniczna na budowę systemu rozliczania ruchu na skrzyżowaniach A. E. Sokołowa Instytut Automatyki i Elektrometrii SB RAS Nowosybirsk Państwowy Uniwersytet Naukowy

17. Ogólnorosyjska konferencja z udziałem międzynarodowym „Matematyczne metody rozpoznawania wzorców – 2015” Swietłogorsk Obwód Kaliningradzki 19-25 września 2015 Morfologiczne filtrowanie obrazów

ZASTOSOWANE ASPEKTY INFORMATYKI Wyszukiwanie obrazów według treści wizualnych w graficznych bazach danych i Internecie I.Ye. Desyatnikov Streszczenie. W artykule przedstawiono system wyszukiwania obrazów za pomocą wizualnego

Metody rozpoznawania twarzy Yu Lifshits. 4 grudnia 2005 Spis treści 1 Zastosowanie algorytmów rozpoznawania twarzy 2 2 Funkcje rozpoznawania twarzy 2 2.1 Specyfika problemu ................................ 2 2.2 Streszczenie

Iwan Ożiganow 9 lipca 2013 r.

Przyszłość rynku oprogramowania, a w szczególności aplikacji mobilnych jest ściśle związana z stosowane zastosowanie Technologie M2M umożliwiające wdrażanie nowych ciekawe pomysły i wdrażać bardziej zaawansowane rozwiązania w wielu różnych obszarach: bezpieczeństwo, zdalny nadzór wideo, automatyka przemysłowa, elektronika użytkowa i inne.

W 2014 roku Apple planuje uruchomić iOS in the Car, platformę mobilną, która umożliwia korzystanie z urządzeń iOS poprzez interfejs samochodowy, a nasz zespół pracuje obecnie nad prototypową aplikacją asystenta kierowcy na urządzenia z systemem iOS.

Przegląd projektu

Ideą projektu jest dodanie funkcji nawigatora, „inteligentnego rejestratora wideo” do możliwości urządzeń z systemem iOS. Zadanie obecny stan- opracowanie prototypowej aplikacji, która nie tylko rejestruje zdarzenia drogowe, jak zwykły rejestrator, ale także rozpoznaje napotkane znaki drogowe, ostrzegając o nich kierowcę. Funkcja ostrzegania jest ważna, ponieważ często kierowcy nie mają czasu, aby zauważyć znak lub szybko zapomnieć, który ostatni znak lub sekwencję mijanych znaków.

Opracowując prototyp ograniczyliśmy się do znaków zakazu - okrągłych znaków z czerwoną obwódką na białym tle. W przyszłości planujemy dodać kolejne znaki, wdrożyć stale aktualizowaną bazę drogową i drogową, wspólną dla wszystkich urządzeń korzystających z aplikacji i wiele więcej.

Zasada działania: kamera wideo telefonu przechwytuje strumień wideo o rozdzielczości 1920×1080, powstałe klatki są analizowane i rozpoznawane, po rozpoznaniu znaku wyzwalane jest określone zdarzenie: dać sygnał ostrzegawczy kierowcy, dodać informacje do bazy danych dróg itp.

Zadanie można z grubsza podzielić na dwa etapy:

• Segmentacja kolorów obrazu
• Rozpoznawanie znaków

Etap 1. Segmentacja kolorystyczna obrazu

Zrób zdjęcie. Poszukiwanie czerwieni i bieli

Unikalną cechą znaków zakazu jest zdominowany przez biel okrąg z czerwonym konturem, który umożliwia identyfikację tych znaków na obrazach. Po otrzymaniu kadru z aparatu w formacie RGB przycinamy obraz 512 na 512 (ryc. 1) i wybieramy na nim kolory czerwony i biały, odrzucając wszystkie pozostałe.

W przypadku lokalizacji kolorów - definicji elementów określonego koloru - format RGB jest bardzo niewygodny, ponieważ czysta czerwień jest z natury bardzo rzadka, ale prawie zawsze zawiera domieszki innych kolorów. Ponadto kolor zmienia odcień i jasność w zależności od oświetlenia. Na przykład o wschodzie i zachodzie słońca wszystkie przedmioty przybierają czerwony odcień; Zmierzch i zmierzch również dają własne odcienie.

Ryż. jeden... Obraz w formacie RGB o rozmiarze 512 x 512, wpisujący dane wejściowe algorytmu.

Jednak na początku próbowaliśmy rozwiązać problem przy użyciu oryginalnego formatu RGB. Aby podświetlić kolor czerwony ustawiamy górny i dolny próg: R>0,7 oraz G i B< 0,2. Но модель оказалась не очень удобной, т.к. значения цветовых каналов сильно зависели от освещенности и времени суток. Например, значения каналов RGB красного цвета в солнечный и пасмурный дни сильно отличаются.

Dlatego przekonwertowaliśmy model RGB na model kolorów HSV/B, w którym współrzędne kolorów to: Barwa, Nasycenie i Wartość/Jasność.

Model HSV / B jest zwykle reprezentowany przez kolorowy cylinder (ryc. 2). Jest to wygodne, ponieważ odcienie koloru są w nim tylko niezmienne różne rodzaje oświetlenie i cienie, co w naturalny sposób upraszcza zadanie podkreślenia pożądanego koloru na obrazie, niezależnie od warunków takich jak pora dnia, pogoda, cień, pozycja słońca itp.

Kod cieniowania do przejścia z RGB do HSV/B:

Zmienna wysoka vec2 textureCoordinate; precyzyjna wysoka pływak; jednolity sampler Źródło 2D; void main () (vec4 RGB = texture2D (Źródło, textureCoordinate); vec3 HSV = vec3 (0); float M = min (RGB.r, min (RGB.g, RGB.b)); HSV.z = max ( RGB.r, max (RGB.g, RGB.b)); float C = HSV.z - M; if (C! = 0.0) (HSV.y = C / HSV.z; vec3 D = vec3 ((( (HSV.z - RGB) / 6.0) + (C / 2.0)) / C); jeśli (RGB.r == HSV.z) HSV.x = Db - Dg; w przeciwnym razie jeśli (RGB.g == HSV. z) HSV.x = (1,0 / 3,0) + Dr - Db; w przeciwnym razie, jeśli (RGB.b == HSV.z) HSV.x = (2,0 / 3,0) + Dg - Dr; jeśli (HSV.x)< 0.0) { HSV.x += 1.0; } if (HSV.x >1,0) (HSV.x - = 1,0;)) gl_FragColor = vec4 (HSV, 1); )

Ryż. 2... Kolorowy cylinder HSV/B.

Aby wyróżnić kolor czerwony, rysujemy trzy przecinające się płaszczyzny, które tworzą obszar w cylindrze koloru HSV/B odpowiadający kolorowi czerwonemu. Podkreślenie koloru białego jest prostsze, ponieważ kolor biały znajduje się w centralnej części cylindra i wystarczy wskazać próg wzdłuż promienia (oś S) i wysokości (oś V) cylindra, które tworzą obszar odpowiadający kolorowi białemu.

Kod modułu cieniującego, który wykonuje tę operację:

Zmienna wysoka vec2 textureCoordinate; precyzyjna wysoka pływak; jednolity sampler Źródło 2D; // parametry definiujące plane const float v12_1 = 0.7500; const float s21_1 = 0,2800; const float sv_1 = -0,3700; const float v12_2 = 0,1400; const float s21_2 = 0,6000; const float sv_2 = -0,2060; const float v12_w1 = -0,6; const float s21_w1 = 0,07; const float sv_w1 = 0,0260; const float v12_w2 = -0,3; const float s21_w2 = 0,0900; const float sv_w2 = -0.0090; void main () (vec4 valueHSV = texture2D (Source, textureCoordinate); float H = wartośćHSV.r; float S = wartośćHSV.g; float V = wartośćHSV.b; bool fR = (((H> = 0,75 && -0,81 * H-0,225 * S + 0,8325<= 0.0) || (H <= 0.045 && -0.81*H+0.045*V-0.0045 >= 0,0)) && (v12_1 * S + s21_1 * V + sv_1> = 0,0 && v12_2 * S + s21_2 * V + sv_2> = 0,0)); pływak R = pływak (fR); float B = float (! fR && v12_w1 * S + s21_w1 * V + sv_w1> ​​​​= 0.0 && v12_w2 * S + s21_w2 * V + sv_w2> = 0.0); gl_FragColor = vec4 (R, 0.0, B, 1.0); )

Wynik modułu cieniującego, który podkreśla kolory czerwony i biały na obrazie 512 x 512 pokazano na ryc. 2. Jednak, jak pokazują eksperymenty obliczeniowe, dla dalsza praca warto obniżyć rozdzielczość obrazu do 256 na 256, ponieważ zwiększa to produktywność i praktycznie nie wpływa na jakość lokalizacji znaków.

Ryż... 3. Obraz czerwono-biały.

Znajdowanie kręgów na obrazie

Większość metod wyszukiwania okręgów działa z obrazami binarnymi. Dlatego czerwono-biały obraz uzyskany w poprzednim kroku należy przekonwertować do postaci binarnej. W naszej pracy oparliśmy się na tym, że na zakazie znaków biały kolor tła graniczy z czerwonym obrysem znaku i opracowaliśmy algorytm dla shadera, który szuka takich obramowań na czerwono-białym obrazku i zaznacza piksele obramowania jako 1, a nie na granicy pikseli - 0.

Algorytm działa w następujący sposób:

• sąsiednie piksele każdego czerwonego piksela obrazu są skanowane;
• jeśli zostanie znaleziony co najmniej jeden biały piksel, oryginalny czerwony piksel jest oznaczony jako granica.

W ten sposób otrzymujemy obraz czarno-biały (256 x 256), w którym tło wypełnione jest czernią, a domniemane koła - białym (ryc. 4a).

Ryż. 4a... Obraz binarny z czerwonymi i białymi obramowaniami.

Aby zmniejszyć liczbę fałszywych punktów, warto zastosować morfologię (ryc. 4b).

Ryż. 4b... Ten sam obraz, ale po zastosowaniu morfologii.

Następnie na wynikowym obrazie binarnym musisz znaleźć koła. Najpierw zdecydowaliśmy się na użycie metody Hough Circles Transform zaimplementowanej na CPU w bibliotece OpenCV. Niestety, jak pokazują eksperymenty obliczeniowe, ta metoda przeciąża procesor i obniża wydajność do niedopuszczalnego poziomu.

Logicznym wyjściem z tej sytuacji byłoby przeniesienie algorytmu do shaderów GPU, jednak podobnie jak inne metody znajdowania okręgów na obrazach, metoda Huff nie pasuje dobrze do paradygmatu podejścia shaderowego. Musieliśmy więc sięgnąć po bardziej egzotyczną metodę znajdowania okręgów – metodę Szybkie wyszukiwanie okręgi za pomocą par gradientów (szybkie wykrywanie okręgów za pomocą wektorów par gradientów), co pokazuje więcej wysoka wydajność na procesorze.

Główne etapy Ta metoda następujące:

1 ... Dla każdego piksela obrazu binarnego wyznaczany jest wektor charakteryzujący kierunek gradientu jasności w danym punkcie. Te obliczenia są wykonywane przez moduł cieniujący, który implementuje operator Sobela:

Zmienna wysoka vec2 textureCoordinate; precyzyjna wysoka pływak; jednolity sampler Źródło 2D; jednolite przesunięcie pływające; void main () (vec4 center = texture2D (źródło, textureCoordinate); vec4 NE = texture2D (source, textureCoordinate + vec2 (Offset, Offset)); vec4 SW = texture2D (source, textureCoordinate + vec2 (-Offset, -Offset)) ;vec4 NW = texture2D (Źródło, textureCoordinate + vec2 (-Offset, Offset)); vec4 SE = texture2D (Źródło, textureCoordinate + vec2 (Offset, -Offset)); vec4 S = texture2D (Źródło, textureCoordinate + vec2 (0, -Offset)); vec4 N = texture2D (źródło, textureCoordinate + vec2 (0, Offset)); vec4 E = texture2D (source, textureCoordinate + vec2 (Offset, 0)); vec4 W = texture2D (source, textureCoordinate + vec2 ( -Offset, 0)); gradient vec2; gradient.x = NE.r + 2.0 * Er + SE.r - NW.r - 2.0 * Wr - SW.r; gradient.y = SW.r + 2.0 * Sr + SE.r - NW.r - 2.0 * Nr - NE.r; float gradMagnitude = długość (gradient); float gradX = (gradient.x + 4.0) /255.0; float gradY = (gradient.y + 4.0) /255.0; gl_FragColor = vec4 (gradMagnitude, gradX, gradY, 1.0);)

Wszystkie niezerowe wektory są pogrupowane według kierunku. Ze względu na dyskretność obrazu binarnego uzyskuje się łącznie 48 kierunków, czyli 48 grup.

2 ... Grupy szukają par przeciwnie skierowanych wektorów V1 i V2, na przykład 45 stopni i 225. Dla każdej znalezionej pary sprawdzane są następujące warunki (rys. 5):

• kąt beta jest mniejszy niż pewien próg
• odległość między punktami P1 i P2 jest mniejsza niż określona maksymalna średnica okręgu i większa niż minimalna.

Jeżeli te warunki są spełnione, to przyjmuje się, że punkt C, będący środkiem odcinka P1P2, jest założonym środkiem okręgu. Ponadto ten punkt C jest umieszczony w tak zwanym akumulatorze.

3 ... Bateria to trójwymiarowa tablica 256 x 256 x 80. Pierwsze dwa wymiary (256 x 256 - wysokość i szerokość obrazu binarnego) odpowiadają założonym środkom kół, a trzeci wymiar (80) reprezentuje możliwe promienie kół (maksymalnie 80 pikseli). W ten sposób każda para gradientów akumuluje odpowiedź w pewnym punkcie odpowiadającym założonemu środkowi okręgu o określonym promieniu.

Ryż. 5... Para wektorów V1-V2 i zakładany środek okręgu C.

4 ... Ponadto w akumulatorze poszukiwane są centra, w których odpowiedziały co najmniej 4 pary wektorów o różnych kierunkach, np. pary 0 i 180, 45 i 225, 90 i 270, 135 i 315. Centra blisko siebie łączą się. Jeśli kilka centrów okręgów z różne promienie, wtedy te centra są również łączone i przyjmowany jest promień maksymalny.

Wynik algorytmu wyszukiwania okręgów pokazano na rys. 6.

Ryż. 6... Zlokalizowane kręgi odpowiadające dwóm zakazanym znakom.

Etap 2. Rozpoznawanie zlokalizowanych znaków

Zlokalizowane na obrazie okręgi, które muszą odpowiadać znakom zakazu, są wycinane i znormalizowane do rozmiaru 28x28 pikseli. Wycięte obrazy są dodatkowo przetwarzane przez operatora Sobla i przekazywane na wejście splotowej sieci neuronowej, uprzednio wytrenowanej na podstawie obrazów znaków zakazu.

O zasadzie działania sieci neuronowych pisaliśmy w jednym z naszych ostatnich projektów dotyczących rozpoznawania numerów kart bankowych. Nasze zadanie wymagało pracy z wielowarstwowymi - konwolucyjnymi - sieciami neuronowymi. Po zakończeniu segmentacji znaku otrzymujemy obraz, który przekazujemy do splotowej sieci neuronowej zbudowanej na podstawie prac Iaina LeCan, Leona Vottu, Yoshua Benjio i Patricka Haffnera. Do trenowania sieci neuronowej przygotowano niewielką bazę obrazów treningowych.

Po rozpoznaniu każdego koła otrzymujemy tablicę prawdopodobieństw takiego lub innego znaku. Nie zawsze da się z dużym prawdopodobieństwem określić znak w jednej ramce, nierozpoznane znaki zostaną dopracowane po przetworzeniu następnej ramki; znak jest uważany za dokładnie rozpoznany, jeśli maksymalna wartość prawdopodobieństwa, dla której w tablicy prawdopodobieństw jest wyższa niż określony próg.

Wniosek

Prototypem aplikacji nawigator jest nasz balon próbny w wykorzystaniu technologii M2M iw przyszłości planujemy rozwijać ten kierunek. W najbliższej przyszłości planowane jest wdrożenie rozpoznawania wszystkich rodzajów znaków i rozszerzenie zakresu jasności: dzień, zmierzch, jasne słońce, zachody słońca itp.

Główna trudność zadania rozpoznawania innych rodzajów znaków polega na określeniu kształtów innych niż koło: trójkątów, kwadratów i innych. Dopóki nie mamy ostatecznego rozwiązania, istnieje kilka opcji, każda z własnymi zaletami i wadami. Dlatego jesteśmy bardzo zainteresowani Państwa doświadczeniem w rozwiązywaniu problemów z lokalizacją kolorów, będziemy wdzięczni za rekomendacje i porady.

Każdy kierowca pojazd podejmuje ogromną liczbę decyzji w ciągu minuty. Musisz też bardzo uważnie monitorować sytuację. Samochody wokół, oznaczenia i znaki drogowe prawidłowe użycie organy zarządzające - zrobienie tego wszystkiego jednocześnie nie jest takie trudne, ale bardzo trudne. Podczas gdy kierowca nabierze doświadczenia i będzie w stanie kontrolować sytuację wokół siebie, dużo czasu upłynie pewniej i zawsze istnieje możliwość wystąpienia wypadku.

Rozpoznawanie znaków drogowych ma na celu pomóc kierowcom w codzienna jazda i trochę, aby złagodzić nacisk na ludzki mózg, zwłaszcza gdy jest zmęczony za kierownicą.

Główny cel

Należy rozumieć, że większość wypadków drogowych ma miejsce z winy kierowcy, który nie przestrzega dozwolonej prędkości. I odbywa się to na próżno, ponieważ ograniczenia są wprowadzane z jakiegoś powodu: prędkość samochodu musi być taka, aby kierowca miał czas na wykonanie wszystkich podejmowanych przez siebie decyzji, czy to manewru, czy hamowanie awaryjne... Dlatego rozpoczął się rozwój systemy specjalne które mogą pomóc kierowcy w podjęciu decyzji lub kontrolowaniu jego działań. Teraz system rozpoznawania znaków drogowych znajduje się na różne samochody, w tym tak drogich jak BMW, Mercedes-Benz, Audi, Ford, Opel, Volkswagen i wiele innych. Ta technologia jest jedną z głównych w systemie bezpieczeństwa samochodu, który jest obecnie wyposażony w większość samochodów. Przykładem jest Opel Eye odpowiednio od Opla. Ten system został uznany za jeden z najlepszych od kilku ostatnie lata... Mercedes-Benz nazwał swój system Speed ​​Limit Assist i specjalizuje się w ostrzeganiu kierowcy o przekroczeniu dozwolonej prędkości przez ta strona droga o określonej godzinie.

Projekt systemu

Zazwyczaj wszystkie te konstrukcje dowolnego producenta mają do dyspozycji typowy zestaw narzędzi i urządzeń.

Wynika to z faktu, że praca wymaga tych samych urządzeń. Obejmują one:

• Specjalna czuła kamera wideo.
• Ekran lub inne urządzenie, na którym system zgłasza się kierowcy.
• Jednostka sterująca, która wykonuje główną pracę.

Kamera znajduje się obok przedniej szyby w przedziale pasażerskim. W niektórych modelach, gdzie ta funkcja jest zintegrowana z całym autem, kamerę można schować gdzieś pod szybą lub np. w uszczelce szyby, aby kamera nie zasłaniała części przednia szyba i nie zamknął recenzji. Kamera jest skierowana tak, aby wygodnie było jej sfilmować przestrzeń przed samochodem, w miejscach, w których znajdują się znaki w kierunku jazdy, czyli trochę na prawo od drogi. Ponadto przechwycone wideo jest przesyłane do jednostki sterującej, której mikroprocesor analizuje jego zawartość w czasie rzeczywistym. Ta kamera jest również wykorzystywana przez inne systemy bezpieczeństwa, takie jak wykrywanie pieszych na jezdni oraz wspomaganie pasa ruchu lub pasa ruchu.

Algorytm rozpoznawania

Elektroniczna jednostka sterująca systemu inicjuje specjalny mechanizm zaprogramowany w jej systemie. W postaci ciągu można go przedstawić w następujący sposób:

1. Rozpoznawanie kształtu znaku drogowego (a mamy je bardzo różne).
2. Definicja napisu na znaku.
3. Rozpoznawanie koloru znaku.
4. Sprawdzenie obecności tabliczki informacyjnej.

Przeanalizujmy zasadę działania tego algorytmu na przykładzie znaku ograniczenia prędkości, na którego rozpoznaniu skupia się większość samochodów. Najpierw technologia rozpoznaje okrągły znak, a następnie jego kombinację kolorów: czerwony i biały. Kolejnym jest rozpoznanie napisu, który znajduje się na znaku, czyli maksymalnej liczby dopuszczalna prędkość... Teraz blok analizuje prędkość samochodu, z którym aktualnie jedzie i jeśli jest różnica, informuje kierowcę o przekroczeniu maksymalnej dopuszczalnej prędkości na tym odcinku drogi. Jeśli nie ma franszyzy, znak jest po prostu wyświetlany na desce rozdzielczej samochodu, jakby informował kierowcę, że znak został rozpoznany.

Bardzo ciekawą innowacją jest wspólna praca systemy rozpoznawania znaków drogowych wraz z nawigatorem samochodowym.

Jeśli nawigator jest wystarczająco zaawansowany, rozpoznawanie znaków będzie prowadzone przez nawigatora, ponieważ istnieje również lista wszystkich znaków, które będą znajdować się na trasie. Więc nawet jeśli kamera z jakiegoś powodu nie ma czasu na wykrycie znaku, nadal będzie on wyświetlany panel, a kierowca zostanie poinformowany o jego przekroczeniu. Jak widać, system rozpoznawania znaków jest poważną pomocą dla każdego kierowcy, zarówno doświadczonego, jak i początkującego. W różnych sytuacjach system ten może pomóc w poruszaniu się w sytuacji i podjęciu właściwej decyzji.

Nie całkiem