Распознавание дорожных знаков - Traffic-sign recognition

Распознавание дорожных знаков (ограничения скорости)

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

История

Венская конвенция о дорожных знаках и сигналах является договором , подписанным в 1968 году , который был в состоянии 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 году для Vauxhall Insignia 2009 года . Позже, в 2009 году, они появились на новом BMW 7 серии , а в следующем году - на Mercedes-Benz S-Class . В то время эти системы обнаруживали только круглые знаки ограничения скорости, обнаруженные по всей Европе (например).

Системы второго поколения также могут обнаруживать ограничения обгона. Он был представлен в 2008 году в Opel Insignia , а затем в Opel Astra и Saab 9-5 . Эта технология также доступна в Volkswagen Phaeton 2011 года, а с 2012 года в Volvo S80 , V70 , XC70, XC60 , S60 , V60 и V40 в качестве технологии, называемой « Информация о дорожных знаках» . Они не могут распознать городские ограничительные знаки, которые в большинстве европейских стран ассоциируются с ограничением скорости, поскольку они слишком похожи на указатели.

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

Реализация

Как работает система распознавания дорожных знаков?

Дорожные знаки можно анализировать с помощью камер, обращенных вперед, во многих современных легковых, транспортных 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. Здесь на помощь приходит Венская конвенция о дорожных знаках и сигналах . Сверточную нейронную сеть можно обучить воспринимать эти предопределенные дорожные знаки и «учиться» с помощью методов глубокого обучения .

Нейронная сеть, в свою очередь, использует обработку изображений и компьютерное зрение для обучения сети ее потенциальным результатам. Обученную нейронную сеть затем можно использовать в режиме реального времени для обнаружения новых дорожных знаков в режиме реального времени. Компании по производству беспилотных автомобилей, включая Waymo и Uber , создают и передают на аутсорсинг наборы данных дорожных знаков вместе с картографическими и навигационными компаниями, такими как Tom Tom . Современные методы компьютерного зрения и нейронных сетей делают эту цель высокоэффективной и достижимой в режиме реального 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 в себя функции , подобные Хаару , код Freeman Chain , обнаружение AdaBoost и методы нейронных сетей глубокого обучения . Функции, подобные Хаару, можно использовать 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 алгоритма Рамера – Дугласа – Пекера может использоваться для определения формы вывесок, а такие методы, как Support Vector Machines и Byte-MCT с классификатором AdaBoost , были использованы в одном из методов обнаружения дорожных знаков.

использование

Информация может быть полезна для использования в интеллектуальной системе помощи при превышении скорости .

Автопроизводители и автомобили

Некоторые автомобили с такой системой производят Audi , BMW , Citroën , Ford , Honda , Infiniti , Jaguar , JEEP , Land Rover , Lexus , Mercedes , Nissan , Opel , Peugeot , Porsche , Renault , Toyota , Volkswagen и Volvo .

Например:

Смотрите также

использованная литература