WikiDer > Распознавание дорожных знаков

Traffic-sign recognition
Распознавание дорожных знаков (ограничения скорости)

Распознавание дорожных знаков (TSR) - это технология, с помощью которой автомобиль может распознавать дорожные знаки положить в дорогу например «ограничение скорости» или «дети» или «поворот вперед». Это часть функций, которые вместе называются ADAS. Эта технология разрабатывается различными поставщиками автомобилей. Он использует методы обработки изображений для обнаружения дорожных знаков. Методы обнаружения в целом можно разделить на методы на основе цвета, формы и методы обучения.

История

В Венская конвенция о дорожных знаках и сигналах - это договор, подписанный в 1968 году, который позволил стандартизировать дорожные знаки в разных странах. Этот договор подписали около 52 стран, в том числе 31 страна Европы. Конвенция в целом разделила дорожные знаки на семь категорий, обозначенных буквами от A до H. Эта стандартизация стала основным стимулом для помощи в разработке систем распознавания дорожных знаков, которые могут использоваться во всем мире.

Знак ограничения скорости в США

Распознавание дорожных знаков впервые появилось в форме распознавания знаков ограничения скорости в 2008 г. по 2009 г. Vauxhall Insignia.[1] Позже в 2009 году они появились на новом BMW 7 серии, а в следующем году на Мерседес-Бенц S-Класс. В то время эти системы обнаруживали только круглые знаки ограничения скорости по всей Европе (например,[2]).

Системы второго поколения также могут обнаруживать ограничения на обгон. Он был представлен в 2008 году в Опель Инсигния,[3] позже последовал Опель Астра и Saab 9-5. Эта технология также доступна на 2011 г. Фольксваген Фаэтон[4] а с 2012 г. Volvo S80, V70, XC70, XC60, S60, V60 и V40, как технология называется Информация о дорожных знаках.[5] Они не могут распознавать городские ограничительные знаки, которые в большинстве европейских стран ассоциируются с ограничением скорости, так как они слишком похожи на указатели.

Ожидается, что такие системы станут обязательными для новых автомобилей, продаваемых в ЕС с мая 2022 года.[6][7]

Выполнение

Как работает система распознавания дорожных знаков?

Дорожные знаки можно анализировать с помощью обращенных вперед камер во многих современных легковых и грузовых автомобилях. Один из основных вариантов использования системы распознавания дорожных знаков - ограничение скорости. Большая часть данных GPS обеспечивает информацию о скорости, но дополнительные дорожные знаки ограничения скорости также могут использоваться для извлечения информации и отображения ее на приборной панели автомобиля, чтобы предупредить водителя о дорожном знаке. Это расширенная функция помощи водителю, доступная в большинстве автомобилей высокого класса, в основном в европейских автомобилях.

Пример алгоритма обнаружения дорожных знаков

Современные системы распознавания дорожных знаков разрабатываются с использованием сверточных нейронных сетей, в основном отвечающих требованиям автономных транспортных средств и беспилотных автомобилей. В этих сценариях система обнаружения должна определять различные дорожные знаки, а не только ограничения скорости. Вот где Венская конвенция о дорожных знаках и сигналах приходит на помощь. Сверточную нейронную сеть можно обучить воспринимать эти предопределенные дорожные знаки и «учиться», используя Глубокое обучение техники.

Нейронная сеть, в свою очередь, использует Обработка изображений и Компьютерное зрение обучить сеть ее потенциальным результатам. Обученную нейронную сеть затем можно использовать в реальном времени для обнаружения новых дорожных знаков в реальном времени. Автопроизводители, включая Waymo и Убер создают и передают на аутсорсинг наборы данных о дорожных знаках вместе с картографическими и навигационными компаниями, такими как Том Том.[8] Передовые методы компьютерного зрения и нейронных сетей делают эту цель высокоэффективной и достижимой в реальном времени.

Пример реализации этапов предварительной обработки изображения в алгоритме обнаружения дорожных знаков

Существуют различные алгоритмы распознавания дорожных знаков. Распространенными являются те, которые основаны на форме вывески. Типичные формы вывески, такие как шестиугольники, круги и прямоугольники, определяют различные типы знаков, которые можно использовать для классификации. Другие основные алгоритмы распознавания символов включают: Хаара-подобные особенности, Фриман Цепной код, Обнаружение AdaBoost и глубокое обучение нейронные сети методы. Функции, подобные Хаару, могут использоваться для создания каскадных классификаторов, которые затем могут помочь обнаружить символы вывески.

Глубокое обучение может быть включено в систему обнаружения дорожных знаков. Полигональная аппроксимация цифровых кривых с использованием Алгоритм Рамера – Дугласа – Пекера может использоваться для определения формы вывески и таких методов, как Машины опорных векторов и Byte-MCT с AdaBoost Классификатор был использован в одном из методов обнаружения дорожных знаков.[9]

Рекомендации

  1. ^ «Vauxhall Insignia для чтения знаков ограничения скорости». Бизнес Автомобиль. 18 июня 2008 г.. Получено 2 апреля 2019.
  2. ^ Eichner, M .; Брекон, Т. (2008). «Встроенное обнаружение и распознавание ограничения скорости из видео в реальном времени» (PDF). Международный симпозиум по интеллектуальным транспортным средствам IEEE: 626–631. Дои:10.1109 / IVS.2008.4621285. ISBN 978-1-4244-2568-6.
  3. ^ "Assistenzsystem von Opel - Das magische Auge". Получено 17 декабря 2010.
  4. ^ «Phaeton дебютирует с новым дизайном и новыми технологиями». Получено 22 апреля 2010.
  5. ^ «Информация о дорожных знаках». Получено 19 февраля 2013.
  6. ^ "EUR-Lex - 2018_145 - EN - EUR-Lex". eur-lex.europa.eu. Получено 2020-08-30.
  7. ^ "Брифинг: Интеллектуальная система поддержки скорости (ISA) | ETSC". etsc.eu. Получено 2020-08-30.
  8. ^ «Тому, кто владеет картами, принадлежит будущее самоуправляемых автомобилей».
  9. ^ "Лим К., Хонг И, Чой И, Бюн Х (2017) Распознавание дорожных знаков в реальном времени на основе универсального графического процессора и глубокого обучения. PLoS ONE 12 (3): e0173317". Дои:10.1371 / journal.pone.0173317. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)

Смотрите также