| Popis: |
Варламова Светлана Александровна, канд. техн. наук, доцент кафедры автоматизации технологических процессов, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Березниковский филиал, г. Березники, Пермский край; varlamovasa@mail.ru. Федосеева Кристина Александровна, магистрант, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Березниковский филиал, г. Березники, Пермский край; kristya_0103@mail.ru. S.A. Varlamova, varlamovasa@mail.ru, K.A. Fedoseeva, kristya_0103@mail.ru Perm National Research Politechnic University, Berezniki branch, Berezniki, Perm region, Russian Federation Данная работа посвящена распознаванию дорожных знаков. Актуальность этой задачи обусловлена вопросами безопасности дорожного движения. Развитие современных компьютерных технологий позволило многим автопроизводителям установить системы технического зрения в серийные автомобили. За последние несколько лет компьютерное зрение набрало огромную популярность. Одной из задач компьютерного зрения является распознавание образов. Однако основными проблемами таких систем является низкая точность обнаружения, – а также невозможность некоторых систем распознавать российские дорожные знаки. Представлено описание системы распознавания дорожных знаков RoadAR на базе Android как наиболее бюджетный и доступный вариант решения задачи. Выполнено тестирование системы RoadAR в ясную, пасмурную погоду и в темное время суток. В результате был сделан вывод, что большинство систем распознают дорожные знаки, ограничивающие скоростной режим, но не контролируют зону действия знака. В связи с этим необходимо разработать алгоритмы распознавания дорожных знаков, которые отменяют знак «Ограничение максимально допустимой скорости». В работе представлен общий алгоритм распознавания знаков, использующий фильтр Гаусса, бинаризацию, поиск геометрических фигур и сравнение с эталоном. Кроме того, представлен алгоритм распознавания знака «Начало населенного пункта», основанный на алгоритме Кэнни, сегментации и распознавании символов на знаке. Информация о распознанных знаках будет далее использоваться в системе поддержки принятия решений водителя. Алгоритм поддержки принятия решений водителя базируется на правилах дорожного движения, распознанных знаках и данных скорости автомобиля. This article is about road signs determination. The urgency of this task is determined by the issues of road safety. The development of modern computer technology has allowed many car manufacturers to establish vision systems in production cars. Over the past few years, computer vision has gained immense popularity. One of the tasks of computer vision is image recognition. However, the main problems of such systems are low detection accuracy, as well as the inability of some systems to recognize Russian traffic signs. The description of the road signs recognition system RoadAR based on Android is presented, as the most budgetary and affordable solution of the problem. The RoadAR system was tested in clear, cloudy weather and at night. As a result it was concluded that most systems recognizes limiting speed road signs, but do not control the zone of the sign. In this regard, it is necessary to develop algorithms for recognizing road signs that cancels the sign “Limitation of the maximum permissible speed”. The paper presents a general algorithm for character recognition using a Gaussian filter, binarization, the search for geometric shapes, and comparison with a standard. In addition, algorithms for recognizing the sign “The Beginning of the Settlement”, based on the Canni algorithm, segmentation and character recognition on the sign, is presented. The information on the recognized signs will be further used in the driver’s decision support system. The driver decision support algorithm is based on traffic rules, recognized signs and vehicle speed data. |
