Përdorimi i aplikuar i teknologjive M2M: zhvillimi i aplikacioneve iOS për njohjen e shenjave të trafikut. Qëllimi dhe aplikimi i sistemit të njohjes së shenjave të komunikacionit

Gjatë drejtimit të një automjeti, shoferi duhet të kryejë shumë veprime të ndryshme në varësi të situatës dhe më e rëndësishmja, ajo ndryshon shpejt. Ndryshimet në situatë ose lehtësimi i rrugës shpesh nuk lejojnë gjurmimin në kohë të kufizimeve të vendosura, dhe është mirë nëse gabime të tilla mbeten pa pasoja. Për të lehtësuar të gjithë këtë proces, prodhuesit e automjeteve, për të ndihmuar shoferin, instalojnë një sistem të njohjes së shenjave të trafikut në disa modele makinash.

Cfare eshte?

Përdoret një funksion si njohja e shenjave të trafikut makina BMW, Opel, Mercedes-Benz dhe të tjerë. Në fakt, gjithçka bazohet në funksionimin e një videokamere të vendosur përpara pasqyrës së pasme dhe të drejtuar në drejtimin e udhëtimit. Një sistem i tillë i njohjes së shenjave të trafikut funksionon si më poshtë - kamera video skanon zonën përpara saj.

Imazhi që rezulton dërgohet në njësia elektronike, ku njihet dhe nëse plotëson kërkesat që janë të ngulitura në pajisje, simboli i dëshiruar shfaqet në panelin e instrumenteve, i cili ndonjëherë shoqërohet me një sinjal zanor.


Më shpesh, objekti i analizës është kufiri i shpejtësisë. Kur njeh, analizon:

• forma e shenjës;
• ngjyra e saj;
• vlera e mbishkrimit (shpejtësia);
• përmbajtja e kufizimit (lloji i automjetit për të cilin zbatohet ky kufizim, koha dhe zona e vlefshmërisë);
• shpejtësia aktuale e makinës.

Sistemi i njohjes së shenjave të komunikacionit përmirësohet dhe zgjerohet vazhdimisht, në bazën e të dhënave shfaqen shenja të reja, si ndalimi i parakalimit dhe Një mënyrë. Për një perceptim më të mirë të situatës në kushte të vështira meteorologjike, kamera plotësohet me një prozhektor infra të kuqe.

Çfarë është e mirë në të, dhe çfarë është e keqe në të?

Çfarë sistem të ngjashëm njohja e shenjave të komunikacionit mund të jetë të dobishme për shoferin, është pa dyshim. Çdo gjë që lehtëson punën e tij, ndihmon menaxhimin dhe garanton sigurinë, duhet vlerësuar vetëm pozitivisht. Megjithatë, mos i bëni shumë presion kësaj pajisjeje. shpresa të mëdha, të paktën tani për tani.


Fakti është se sistemi shpesh nuk është në gjendje të identifikojë saktë shenjën. Kur është i ndotur, i instaluar në mënyrë të shtrembër ose i lexueshëm dobët, pajisja thjesht nuk e sheh atë. Në të njëjtën kohë, shpejtësia e makinës ndikon edhe në njohjen e imazhit. Sa më i lartë të jetë, aq më keq më shumë vonesë produkti fillon të funksionojë.

Gjithashtu, mos harroni për pozitivet e rreme. Janë vërejtur raste kur imazhet janë aplikuar në automjete të tjera që lëvizin drejtim kalimi(në autobusë, kamionë) perceptohen nga sistemi si kufizime dhe në të njëjtën kohë lëshon një paralajmërim përkatës.

Një pajisje si një sistem që njeh Shenjat rrugore, sigurisht që mund të konsiderohet e dobishme për një makinë, por nuk duhet të mbështeteni shumë tek ajo. Në çdo rast, shoferi është përgjegjës për sigurinë në komunikacion, i cili do të duhet të paguajë gjobën për shpejtësinë e lejuar.

Metropolet moderne po mbushen sasi e madhe makina. Për shkak të kësaj, çdo vizitor ka shumë vështirësi dhe telashe, deri në një aksident trafiku. Fakti është se jo të gjithë i dinë tiparet e qytetit, ku janë vendosur tabelat rrugore dhe çfarë nënkuptojnë ato. Për situata të ngjashme inxhinierë dhe dolën me një sistem për njohjen e shenjave të trafikut. Tani shoferi nuk duhet të shikojë shumë përreth, të ndjekë të gjitha shenjat rrugore.

Çfarë është ky sistem?

Për ta bërë jetën më të lehtë për shoferët, inxhinierët kanë dalë me mjaft sistem interesant për njohjen e shenjave të komunikacionit. Detyra e tij kryesore është të paralajmërojë shoferin për një shenjë rrugore që afrohet, kryqëzim, etj. Tani nuk do keni probleme dhe vështirësi për personazhin që mungon.

Vlen të përmendet se emri i sistemit mund të ndryshojë pak, gjithçka varet nga prodhuesi dhe tiparet e vizionit. Por, në përgjithësi, ekziston një shkurtim TSR , e cila deshifrohet si Pajtimi i mëkateve të trafikut . Përdoret nga prodhues të tillë si, , dhe shume te tjere.

për të veçori të vogla kompania duhet t'i atribuohet Opel . Fakti është se sistemi i njohjes së shenjave futet menjëherë në kompleks Opel Eye e cila është mjaft e përshtatshme dhe praktike. Në vitin 2010, një sistem i ngjashëm mori një numër të madh të reagime pozitive jo vetëm nga ekspertët, por edhe shoferë të zakonshëm. Gjatë ekzistencës së sistemit, numri i aksidenteve rrugore është ulur. Sistemi përfshin jo vetëm njohjen e shenjave dhe këmbësorëve, por edhe parkimin automatik.

Sa për kompaninë Mercedes-Benz , atëherë këtu sistemi ka një singularitet në kufizim limit shpejtësie. Tani shoferi nuk do të jetë në gjendje të kalojë shpejtësinë e përcaktuar, qoftë edhe për disa kilometra. Ekspertët vërejnë se sistemi mund të jetë ose i pavarur ose pjesë e një kompleksi të tërë për mbrojtje dhe parandalim.

Nga se përbëhet sistemi?

Vëmendje e veçantë meriton komponentët e sistemit, nga çfarë përbëhet. Pothuajse çdo prodhues përdor listën e mëposhtme:

· Një videokamerë që është e instaluar në xhamin e përparmë;

· Njësia qendrore për kontroll;

· Ekrani për të shfaqur informacionin.

Sigurisht, lista mund të plotësohet, gjithçka varet nga prodhuesi dhe dëshira e tij. Ekspertët vërejnë se një rregullim i tillë i kamerës, në nivelin e kokës së shoferit, është optimale. Në fund të fundit, për shkak të kësaj qasjeje, sistemi pa punë e veçantë lexon informacionin dhe e transmeton atë në ekranin e automjetit. Kamera është bërë duke përdorur optikë, materiale dhe teknologji me cilësi të lartë.

Ekzistojnë dy gjenerata të sistemit:

· E para vetëm informon shoferin për shenjën që po afrohet. Është në gjendje të njohë shenjën e kufirit të shpejtësisë, ndalimin e parakalimit;

· E dyta, përveç leximit të informacionit, tregon se çfarë ka shkelur shoferi dhe ku saktësisht. Mund të njohë shenjën e ndalimit të trafikut, zonën e banimit, fillimin dhe mbarimin e vendbanimeve dhe avantazhet e trafikut.

Sa i përket gjeneratës së dytë, një njësi kontrolli inteligjente me sistemi operativ. Nëse është e nevojshme, sistemi përditësohet për të rimbushur numrin e karaktereve.

Si funksionon sistemi?

Sa i përket vetë parimit të funksionimit, këtu nuk ka asgjë të komplikuar. Kryesorja është kamera, e cila është e instaluar xhami i përparmë. Ai kap të gjithë rrugën e shoferit, në çdo kohë të vitit dhe ditës. Kamera është montuar në anën e pasagjerit dhe mbi shoferin. Vendndodhja mund të ndryshojë për shkak të kushteve të trafikut. Kamera është në gjendje të njohë pasagjerët, gjë që është mjaft e përshtatshme.

Informacioni i marrë transmetohet në njësinë qendrore të automjetit. Veprimet e mëtejshme ndryshojnë në varësi të gjeneratës. Nëse shoferi ka vetëm gjeneratën e parë, atëherë bëhet një krahasim me bazën dhe shfaqet një shenjë në ekran. Nëse gjenerata e dytë, atëherë përveç lëshimit të një shenje dhe krahasimit me bazën e të dhënave, shoferi merr informacion të plotë për një shkelje të mundshme. Me këtë qasje, ju mund të kuptoni menjëherë nëse duhet të shpenzoni para për një gjobë apo jo.

Ekspertët theksojnë se sistem modern njohja e personazheve kujton disa veprime njëherësh. Fakti është se aktualisht ka një numër të madh shenjash me një efekt afatgjatë. Nëse kjo nuk merret parasysh, atëherë do të lindin shumë telashe.

Shumë thonë këtë gjenerata tjeter Sistemi do të jetë në gjendje jo vetëm të lexojë tabela, por edhe të përdorë rregullat e qarkullimit rrugor, për të dhënë rekomandime në disa situata. Kjo do të jetë e nevojshme për fillestarët që sapo janë ulur pas timonit të një automjeti.

konkluzioni

Sistemi i njohjes së shenjave është shumë i popullarizuar. E bën jetën më të lehtë për shoferët, ndihmon në parandalimin e situatave të pakëndshme.

Dërgoni punën tuaj të mirë në bazën e njohurive është e thjeshtë. Përdorni formularin e mëposhtëm

Studentët, studentët e diplomuar, shkencëtarët e rinj që përdorin bazën e njohurive në studimet dhe punën e tyre do t'ju jenë shumë mirënjohës.

Dokumente të ngjashme

Kushtet e rrugës si një faktor që përcakton besueshmërinë e drejtuesit të mjetit. Vlerësimi i ndikimit, cilësisë, instalimit korrekt dhe përmbajtjes së informacionit të sinjalistikës rrugore dhe strukturave të tjera në sigurinë rrugore. Caktimi dhe klasifikimi i sinjalistikës rrugore.

tezë, shtuar 12/11/2009


Karakteristikat dhe format e orientimit të rrugës në qytete. Vendosja e tabelave në kryqëzime në të njëjtin nivel. Parimet e vendosjes dhe projektimit të sinjalistikës rrugore dizajn individual. Paraqitja dhe llogaritja e shenjave të dizajnit individual.

punim afatshkurtër, shtuar 12/08/2008


karakteristikat e përgjithshme tabelat rrugore: paralajmëruese, prioritare, ndaluese, urdhëruese, informative, shërbimi dhe shenja informacion shtese. Analiza e performancës mjete teknike organizimi i trafikut në kryqëzim.

punim afatshkurtër, shtuar 19.12.2011


Rregullat e kalimit, vendkalimi i këmbësorëve ose një pjesë tjetër të rrugës. Mësimi i shenjave rrugore për shoferët Automjeti. Rregullimi i komunikacionit me semafor në rrugë. Rëndësia në qytetin e kalimeve tokësore dhe nëntokësore për këmbësorët.

prezantim, shtuar 14.02.2014


Studimi kushtet e rrugës dhe skemat e menaxhimit të trafikut në vendin e aksidentit. Mekanizmi për zhvillimin e aksidenteve sipas versionit pjesëmarrësit në aksident rrugor. Përcaktimi i shpejtësisë së mjetit para frenimit dhe distancës minimale të lejuar ndërmjet automjeteve.

punim afatshkurtër, shtuar 03/01/2010


Llojet shenjat rrugore. Llogaritja parametrat gjeometrikë. Numërimi dhe justifikimi për përdorimin e markup-it në ndërkëmbimin e projektuar. Numërimi dhe arsyetimi për përdorimin e shenjave në ndërkëmbimin e projektuar. Rregullat për përdorimin e shenjave rrugore, shenjave.

punim afatshkurtër, shtuar 21.06.2010


Një metodë për identifikimin e pjesëve të rrezikshme të rrugës bazuar në analizën e të dhënave për aksidentet e trafikut rrugor (RTA). Metoda e shkallës së aksidentit. Kryesor llojet e aksidenteve. Analiza e karakteristikave kryesore të kushteve të rrugës dhe e gjendjes operative të rrugës.

punim afatshkurtër, shtuar 10.08.2014

Ivan Ozhiganov 9 korrik 2013

E ardhmja e tregut software dhe aplikacionet celulare veçanërisht të lidhura ngushtë me përdorimi i aplikacionit Teknologjitë M2M që lejojnë zbatimin e të rejave ide interesante dhe zbatoni zgjidhje më të avancuara në një sërë fushash: siguri, mbikëqyrje video në distancë, automatizimi i fabrikës, elektronika e konsumit dhe të tjera.

Në vitin 2014, Apple planifikon të lançojë iOS në makinë, një platformë celulare që ju lejon të përdorni pajisjet iOS përmes ndërfaqes së makinës, dhe ekipi ynë aktualisht është duke punuar në krijimin e një aplikacioni prototip të ndihmësit të shoferit për pajisjet iOS.

Pasqyrë e projektit

Ideja e projektit është të shtojë funksionet e një navigatori, një "videoregjistrues inteligjent" në aftësitë e pajisjeve iOS. Një detyrë fazën aktuale- të zhvillojë një aplikacion prototip që jo vetëm regjistron ngjarjet e trafikut si një regjistrues i rregullt, por gjithashtu njeh shenjat e trafikut që hasen, duke paralajmëruar shoferin për to. Funksioni i alarmit është i rëndësishëm sepse drejtuesit e mjeteve shpesh nuk arrijnë të vënë re një shenjë ose harrojnë shpejt shenjën ose sekuencën e fundit të shenjave që kanë kaluar.

Gjatë zhvillimit të prototipit, ne e kufizuam veten në shenja ndalimi - shenja të rrumbullakëta me një kufi të kuq në një sfond të bardhë. Në të ardhmen, ne planifikojmë të shtojmë shenja të tjera, të implementojmë një bazë të dhënash të përditësuar vazhdimisht të rrugëve dhe shenjave të trafikut, të përbashkëta për të gjitha pajisjet që përdorin aplikacionin dhe shumë më tepër.

Si funksionon aplikacioni: kamera video e telefonit kap një transmetim video me rezolucion 1920 × 1080, kornizat e marra analizohen dhe njihen, kur njihet një shenjë, shkaktohet një ngjarje e caktuar: jepni një sinjal paralajmërues shoferit, shtoni informacion në bazën e të dhënave rrugore, etj.

Detyra mund të ndahet në dy faza:

• Segmentimi me ngjyra i imazhit
• Njohja e shenjave

Faza 1. Segmentimi me ngjyra i imazhit

Kapja e imazhit. Në kërkim të bardhë e kuq

Një karakteristikë unike e shenjave të ndalimit është një rreth i dominuar nga ngjyrë të bardhë dhe një skicë të kuqe që ju lejon të identifikoni këta personazhe në imazhe. Pasi të kemi marrë një kornizë nga kamera në format RGB, ne e presim imazhin me përmasa 512 me 512 (Fig. 1) dhe zgjedhim ngjyrat e kuqe dhe të bardha në të, duke hedhur poshtë të gjitha të tjerat.

Për lokalizimin e ngjyrave - përcaktimin e elementeve të një ngjyre të veçantë - formati RGB është shumë i papërshtatshëm, sepse e kuqja e pastër është shumë e rrallë në natyrë, por pothuajse gjithmonë vjen me papastërti të ngjyrave të tjera. Përveç kësaj, ngjyra ndryshon ngjyrën dhe shkëlqimin në varësi të ndriçimit. Kështu, për shembull, në lindjen dhe perëndim të diellit, të gjitha objektet marrin një nuancë të kuqe; muzgu dhe muzgu gjithashtu japin nuancat e tyre.

Oriz. një. Imazhi në formatin RGB 512 x 512, hyrje në algoritëm.

Sidoqoftë, së pari u përpoqëm ta zgjidhim problemin duke përdorur formatin origjinal RGB. Për të theksuar ngjyrën e kuqe, vendosim pragun e sipërm dhe të poshtëm: R > 0.7 dhe G dhe 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.

Prandaj, ne e konvertuam modelin RGB në modelin e ngjyrave HSV / B, në të cilin koordinatat e ngjyrave janë: nuanca (Hue), ngopja (Saturation) dhe shkëlqimi (Vlera / Brightness).

Modeli HSV/B zakonisht përfaqësohet nga një cilindër me ngjyra (Fig. 2). Është i përshtatshëm në atë që nuancat e ngjyrave në të janë vetëm të pandryshueshme. lloje të ndryshme ndriçimi dhe hijet, gjë që thjeshton natyrshëm detyrën e nxjerrjes në pah të ngjyrës së dëshiruar në imazh, pavarësisht nga kushtet si koha e ditës, moti, hije, vendndodhja e diellit, etj.

Kodi shader për të kaluar nga RGB në HSV/B:

Ndryshim i lartë vec2 textureCoordinate; noton me precizion të lartë; uniforme sampler2D Burimi; void main() ( vec4 RGB = texture2D (Burimi, teksturaKoordinata); 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; nëse (C != 0.0) ( HSV.y = C / HSV.z; vec3 D = vec3 ((( (HSV.z - RGB) / 6.0) + (C / 2.0)) / C); nëse (RGB.r == HSV.z) HSV.x = D.b - D.g; ndryshe nëse (RGB.g == HSV. z) HSV.x = (1.0/3.0) + D.r - D.b; tjetër nëse (RGB.b == HSV.z) HSV.x = (2.0/3.0) + D.g - D.r;nëse (HSV.x< 0.0) { HSV.x += 1.0; } if (HSV.x >1.0) (HSV.x -= 1.0; )) gl_FragColor = vec4 (HSV, 1); )

Oriz. 2. Cilindri me ngjyra HSV/B.

Për të nxjerrë në pah ngjyrën e kuqe, ndërtojmë tre plane të kryqëzuara që formojnë zonën në cilindrin e ngjyrave HSV/B që korrespondon me ngjyrën e kuqe. Detyra e nxjerrjes në pah të ngjyrës së bardhë është më e thjeshtë, sepse ngjyra e bardhë ndodhet në pjesën qendrore të cilindrit dhe mjafton të specifikojmë pragun përgjatë rrezes (boshti S) dhe lartësisë (boshti V) të cilindrit, të cilat formojnë zonën që i përgjigjet ngjyrës së bardhë.

Kodi shader që kryen këtë operacion:

Ndryshim i lartë vec2 textureCoordinate; noton me precizion të lartë; uniforme sampler2D Burimi; //parametrat që përcaktojnë planin konst 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(Burimi, textureCoordinate); float H = valueHSV.r; float S = valueHSV.g; float V = valueHSV.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)); float R = float(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); )

Rezultati i shader-it që thekson të kuqen dhe të bardhën në një imazh 512 x 512 është paraqitur në Fig. 2. Megjithatë, siç kanë treguar eksperimentet llogaritëse, për punë të mëtejshmeështë e dobishme të zvogëloni rezolucionin e imazhit në 256 me 256, sepse kjo përmirëson performancën dhe praktikisht nuk ka asnjë efekt në cilësinë e lokalizimit të karaktereve.

Oriz. 3. Imazhi bardhë e kuq.

Gjetja e rrathëve në një imazh

Shumica e metodave për gjetjen e rrathëve funksionojnë me imazhe binare. Prandaj, imazhi i kuq-bardhë i marrë në hapin e mëparshëm duhet të konvertohet në një formë binare. Në punën tonë, ne u mbështetëm në faktin se në shenjat e ndalimit, ngjyra e sfondit të bardhë kufizohet në skicën e kuqe të shenjës dhe zhvilluam një algoritëm për një shader që kërkon kufij të tillë në një imazh të kuq në të bardhë dhe shënon pikselat e kufirit si 1. , dhe jo piksele kufitare - 0.

Funksionimi i algoritmit është si më poshtë:

• pikselët fqinjë të çdo piksel të imazhit të kuq skanohen;
• nëse gjendet të paktën një piksel i bardhë, atëherë piksel i kuq origjinal shënohet si piksel kufitar.

Kështu, marrim një imazh bardh e zi (256 x 256), në të cilin sfondi është i mbushur me të zezë dhe rrathët e supozuar janë të bardhë (Fig. 4a).

Oriz. 4a. Një imazh binar që shfaq kufijtë e kuqe dhe të bardhë.

Për të reduktuar numrin e pikave false, është e dobishme të aplikohet morfologjia (Fig. 4b).

Oriz. 4b. I njëjti imazh, por pas aplikimit të morfologjisë.

Më tej, në imazhin binar të marrë është e nevojshme të gjenden rrathë. Së pari, vendosëm të përdorim metodën Hough Circles Transform të zbatuar në CPU në bibliotekën OpenCV. Fatkeqësisht, siç kanë treguar eksperimentet llogaritëse, kjo metodë ngarkon shumë CPU-në dhe ul performancën në një nivel të papranueshëm.

Mënyra logjike për të dalë nga kjo situatë do të ishte transferimi i algoritmit në shaderat e GPU, megjithatë, si metodat e tjera për gjetjen e rrathëve në imazhe, metoda Huff nuk përshtatet mirë me paradigmën e qasjes shader. Kështu, na u desh të ktheheshim në një metodë më ekzotike për gjetjen e rrathëve - metodën kërkim i shpejtë rrathë duke përdorur çifte gradienti (Zbulimi i shpejtë i rrethit duke përdorur vektorët e çifteve të gradientit) që tregon më shumë performancë të lartë në CPU.

Hapat kryesorë këtë metodë në vijim:

1 . Për çdo piksel të një imazhi binar, përcaktohet një vektor që karakterizon drejtimin e gradientit të shkëlqimit në një pikë të caktuar. Këto llogaritje kryhen nga një shader që zbaton operatorin Sobel:

Ndryshim i lartë vec2 textureCoordinate; noton me precizion të lartë; uniforme sampler2D Burimi; float uniform Ofset; void main() ( qendra vec4 = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata); vec4 NE = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata + vec2(Offset, Offset)); vec4 SW = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata + vec2(-Offset, -Offset)) ; vec4 NW = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata + vec2(-Offset, Offset)); vec4 SE = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata + vec2(Offset, -Offset)); vec4 S = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata(0, + vec2 -Ofset)); vec4 N = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata + vec2(0, Ofset)); vec4 E = teksturë2D(Burimi, teksturëKoordinata + vec2(Offset, 0)); vec4 W = tekstura2D(Burimi, teksturaKoordinata + vec2( -Offset, 0)); gradient vec2; gradient.x = NE.r + 2.0*E.r + SE.r - NW.r - 2.0*W.r - SW.r; gradient.y = SW.r + 2.0*S.r + SE.r - VP.r - 2.0*N.r - NE.r;gradë notueseMagnituda = gjatësia(gradienti);notues gradX = (gradient.x+4.0)/255.0;gradi notuesY = (gradient.y+4.0)/255.0; gl_FragColor = vec4 (gradë Madhësia, gradX, gradY, 1.0);

Të gjithë vektorët jo zero grupohen sipas drejtimit. Për shkak të diskretitetit të imazhit binar, ka gjithsej 48 drejtime, pra 48 grupe.

2 . Në grupe, kërkohen çiftet e vektorëve me drejtim të kundërt V1 dhe V2, për shembull, 45 gradë dhe 225. Për çdo çift të gjetur, kontrollohen kushtet (Fig. 5):

• këndi beta është më i vogël se disa prag
• distanca midis pikave P1 dhe P2 është më e vogël se diametri maksimal i specifikuar i rrethit dhe më i madh se ai minimal.

Nëse plotësohen këto kushte, atëherë konsiderohet se pika C, e cila është mesi i segmentit P1P2, është qendra e supozuar e rrethit. Më tej, kjo pikë C vendoset në të ashtuquajturin akumulator.

3 . Akumulatori është një grup tre-dimensionale prej 256 x 256 x 80. Dy dimensionet e para (256 x 256 - lartësia dhe gjerësia e imazhit binar) korrespondojnë me qendrat e supozuara të rrethit, dhe dimensioni i tretë (80) përfaqëson të mundshmen rrezet e rrethit (maksimumi është 80 piksele). Kështu, çdo çift gradient grumbullon një përgjigje në një pikë që korrespondon me qendrën e supozuar të një rrethi me disa rreze.

Oriz. 5. Një palë vektorësh V1-V2 dhe qendra e supozuar e rrethit C.

4 . Më tej, në akumulator kërkohen qendrat, në të cilat përgjigjen të paktën 4 çifte vektorësh me drejtime të ndryshme, për shembull, çiftet 0 dhe 180, 45 dhe 225, 90 dhe 270, 135 dhe 315. Qendrat afër njëra-tjetrës janë të kombinuara. Nëse disa qendra rrathësh me rreze të ndryshme, atëherë bashkohen edhe këto qendra dhe merret rrezja maksimale.

Rezultati i algoritmit të kërkimit të rrethit është paraqitur në Fig. 6.

Oriz. 6. Rrathë të lokalizuar që korrespondojnë me dy shenja ndalimi.

Faza 2. Njohja e shenjave të lokalizuara

Rrathët e lokalizuar në imazh, të cilat duhet të korrespondojnë me shenjat e ndalimit, priten dhe normalizohen në një madhësi prej 28x28 piksele. Imazhet e prera përpunohen shtesë nga operatori Sobel dhe kalojnë në hyrjen e një rrjeti nervor konvolucionist, të trajnuar më parë në bazë të imazheve të shenjave të ndalimit.

Ne kemi shkruar për parimin e funksionimit të rrjeteve nervore në një nga projektet tona të fundit për njohjen e numrave të kartave bankare. Detyra jonë kërkonte të punonim me rrjete nervore shumështresore - konvolucionale. Kur segmentimi i shenjave përfundon, marrim një imazh, të cilin ia kalojmë rrjetit nervor konvolucionist të ndërtuar mbi bazën e punës së Ian LeKan, Leon Vottu, Yoshua Bengio dhe Patrick Haffner. Për të trajnuar rrjetin nervor, u përgatit një bazë e vogël e të dhënave të imazheve të trajnimit.

Pas njohjes së secilit rreth, marrim një sërë probabilitetesh të një shenje ose një tjetër. Nuk është gjithmonë e mundur të përcaktohet një shenjë me një probabilitet të mirë në një kornizë, shenjat e panjohura do të rafinohen pas përpunimit të kornizës tjetër; një shenjë konsiderohet se njihet me saktësi, vlera maksimale probabilitetet për të cilat në vargun e probabiliteteve janë mbi një prag të caktuar.

konkluzioni

Prototipi i aplikacionit të navigatorit është balona jonë e provës në përdorimin e teknologjive M2M dhe ne planifikojmë ta zhvillojmë këtë drejtim në të ardhmen. Në të ardhmen e afërt, ne planifikojmë të zbatojmë njohjen e të gjitha llojeve të shenjave dhe të zgjerojmë gamën e ndriçimit: ditë, muzg, diell të ndritshëm, perëndim të diellit, etj.

Vështirësia kryesore në detyrën e njohjes së llojeve të tjera të shenjave është në përcaktimin e formave të ndryshme nga rrethi: trekëndëshat, katrorët dhe të tjerët. Derisa të kemi një zgjidhje përfundimtare, ka disa opsione, secila me avantazhet dhe disavantazhet e veta. Prandaj, ne jemi shumë të interesuar për përvojën tuaj në zgjidhjen e problemeve të lokalizimit të ngjyrave, ne do të jemi mirënjohës për rekomandimet dhe këshillat tuaja.

Përballet me nevojën për të marrë shumë vendime brenda një minute. Përveç kësaj, me kujdes të veçantë duhet të vëzhgoni situatën në rrugë. Ndjekja e lëvizjes së makinave përreth, ndjekja e shenjave të itinerarit dhe tabelave, përdorimi i duhur i kontrolleve të tyre, është jashtëzakonisht i vështirë. Derisa shoferi të fitojë përvojën e nevojshme dhe të jetë në gjendje të ushtrojë kontroll të sigurt të situatës gjatë vozitjes, do të kalojë një kohë e madhe dhe gjithmonë ekziston rreziku i një aksidenti.

Qëllimi kryesor i sistemit

Duhet theksuar se pjesa më e madhe lind për shkak të sjelljes jo korrekte të drejtuesit të mjetit, i cili nuk respekton kufirin e kërkuar të shpejtësisë. Dhe kjo është e kotë, pasi futja e kufizimeve u shpik për një arsye: makina duhet të lëvizë me një shpejtësi të tillë që shoferi të ketë kohë t'i përgjigjet saktë ndryshimeve në situatën e trafikut, duke bërë në mënyrë të pavarur një manovër ose frenim emergjent. Kjo është ajo që nxiti zhvillimin e sistemeve qëllim të veçantë duke ndihmuar shoferin në marrjen e vendimeve ose rregullimin e veprimeve të tij. Sistemi i njohjes, një emër tjetër për të cilin është Njohja e Shenjave të Trafikut, pajisin modelet e tyre me shumicën e prodhuesve të markave të automjeteve, BMW, Volvo, etj. Një pajisje e ngjashme në makina markave Opelështë një komponent i kompleksit Opel Eye. Ky lloj zhvillimi konsiderohet si një nga zbulimet më të mira në këtë fushë siguria e automobilave dy mijë e dhjetë. Prodhuesit e Mercedes-Benz i dha emrin instalimit të tyre për përcaktimin e shenjave të trafikut - Ndihma e kufirit të shpejtësisë (që do të thotë kontrolli i shpejtësisë) dhe Volvo - RSI (sistemi informacioni).

Lloji i paraqitur i teknologjisë është më i rëndësishmi në kompleks, i cili përfshihet në paketën e makinerive më moderne.

Komponentët e Sistemit

Shpesh, çdo variacion i Njohjes së Shenjave të Trafikut nga çdo prodhues përbëhet nga vegla dhe pajisje tipike. Kjo është për shkak të nevojës që funksionimi i çdo sistemi të këtij lloji të ketë pajisje të së njëjtës natyrë, të përfaqësuara nga:

• videokamerë me ndjeshmëri të lartë e projektuar posaçërisht;
• një ekran ose një lloj tjetër pajisjeje që shfaq informacionin e sistemit për pronarin e makinës;
• njësi kontrolli që kryen pjesën kryesore të punës.

Videokamera është vendosur afër xhami i përparmë brenda sallon makinash. Në një numër modelesh, ku një sistem i tillë është i integruar në makinë, kamera mund të fshihet diku nën xhamin e dritares ose, për shembull, në zonën e vulës. Drejtimi i kamerës duhet të vendoset në atë mënyrë që të shikojë qartë pamjen e hapësirës përpara makinës, në zonat ku janë vendosur shenjat e komunikacionit, përgjatë rrugës pak në të djathtë të autostradës. Më pas video e filmuar vjen për përpunim në njësinë e kontrollit, mikroprocesori i së cilës kryen analizën e njëkohshme të përmbajtjes. Përveç kësaj, një aparat fotografik i tillë përdoret edhe nga zhvillime të tjera të sigurisë: në formën e një sistemi zbulimi të këmbësorëve në rrugë dhe një sistemi asistence për lëvizjen në një rresht ose përgjatë një korsie me një fluks të madh trafiku.

Specifikat e funksionimit

Përmes njësisë së kontrollit elektronik Sistemet TSR inicohet një mekanizëm i veçantë, i cili futet në programin e sistemit. Procedura hap pas hapi është:

• në njohjen e veçorive të formës së shenjës rrugore;
• përcaktimi i mbishkrimeve në pllakën e shenjave;
• njohja e hijes së ngjyrës së shenjës;
• duke kontrolluar praninë e një tabele informacioni.

Le të shqyrtojmë tiparet e funksionimit të kësaj sekuence duke përdorur shembullin e shenjave për kufizimin e mënyrës së lëvizjes me shpejtësi të lartë, përcaktimi i të cilave synon sistemet e njohjes së shenjave rrugore të shumicës së makinave. Para së gjithash, instalimi njeh shenja që kanë një formë të rrumbullakët, pas së cilës një kombinim i nuancave të tij - e kuqe dhe e bardhë. Pastaj njihet mbishkrimi i pranishëm në pjatë, përkatësisht treguesi i maksimumit vlera e lejueshme shpejtësia. Më pas, blloku kryen një analizë të shpejtësisë së vetë lëvizjes makinë specifike dhe, nëse ka dallime, shoferit i jepet një sinjal për tejkalimin e kufirit maksimal të shpejtësisë në një seksion të caktuar të itinerarit. Në mungesë të shkeljeve, imazhi i shenjës thjesht shfaqet në ekranin e panelit të instrumenteve të makinës, duke informuar kështu shoferin për njohjen e shenjës së komunikacionit.

Një risi në sistemin e njohjes së shenjave të komunikacionit është funksionimi i përbashkët me një navigator makine.

Njohja e shenjave të trafikut të një lloji të përmirësuar informon shoferin jo vetëm për kufizuesit e shpejtësisë, por edhe për shenjat e tjera që rregullojnë trafiku rrugor. Së bashku me shenjat që ndalojnë parakalimin, shenja të veçanta për informacion shtesë, sistemi njeh shenja që tregojnë:

• për të ndaluar lëvizjen pa u ndalur;
• ndalimi i hyrjes;
• rreth Rruga kryesore(fundi i tij);
• në lidhje me avantazhin e makinave që lëvizin përgjatë korsia e ardhjes ose anasjelltas;
• nevoja për të lënë rrugë;
• rreth fundit të zonës me të gjitha kufizimet;
• rreth fillimit (fundit) të vendbanimit;
• rreth fillimit (fundit) të autostradës;
• në hyrje të zonës së banimit.

Disa nga karakteret e listuara më sipër nuk shfaqen. Koordinimi i informacionit në lidhje me shenjat që njihen ndodh me sistemin e navigimit dhe treguesit aktualë të lëvizjes së makinës. Në fund të fundit, sistemi i transmeton shoferit informacion për situatën në rrugë dhe siguron lëvizje të sigurt.

Kështu, ky lloj sistemi sigurie është një ndihmë e rëndësishme për çdo shofer - me përvojë dhe fillestar. Kontribuon në reagimin e saktë të pronarit të makinës dhe miratimin e një vendimi të duhur.