A new approach for in-vehicle camera traffic sign detection and recognition

In this paper we discuss theoretical foundations and a practical realization of a circular traffic sign detection and recognition system operating on board of a vehicle. To initially detect sign candidates in the scene, we utilize the circular Hough transform with an appropriate post-processing in the vote space. Track of an already established candidate is maintained using a function that encodes the relationship between a unique feature representation of the target object and the affine transinformation it is subject to. This function is learned on-the-fly via regression from random distortions applied to the last stable image of the sign. Finally, we adopt a novel AdaBoost algorithm to learn a sign similarity measure from example image pairs labeled either "same" or "different". This enables construction of an efficient multi-class classifier. Prototype implementation has been evaluated on a video captured in crowded street scenes. Good detection and recognition performance was achieved for a 14 class problem which reveals a high potential of our approach

Распознавание дорожных знаков в реальном времени с использованием мобильного ГПУ

В статье предлагается эффективная реализация алгоритма для обнаружения дорожных знаков в видео, полученного с помощью камеры, установленной в автомобиле. Обнаружение и классификация дорожных знаков реализованы с использованием CUDA и работают в режиме реального времени на мобильном графическом процессоре. Скорость автомобиля используется для прогнозирования положения дорожных знаков в соседних кадрах в видеопоследовательности. Экспериментальные результаты подтвердили высокую эффективность разработанной системы обнаружения дорожных знаков

Использование ГПУ в задаче классификации дорожных знаков при помощи сверточных нейронных сетей

В последнее время широкое распространение для решения задач классификации получили методы глубинного обучения. В настоящей статье предложена реализация алгоритма классификации дорожных знаков при помощи сверточной нейронной сети. Обучение нейронной сети реализовано с использованием библиотеки TensorFlow и архитектуры многопоточного программирования CUDA. Классификация проходит в режиме реального времени на мобильном графическом процессоре. Экспериментальные результаты подтвердили высокую эффективность разработанной системы классификации дорожных знаков.Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 16-37-60106 мол_а_дк и 16-37-00362 мол_а

Распознавание зрительных образов с использованием искусственной иммунной системы

Разработана и программно реализована искусственная иммунная система, способная распознавать зрительные образы объектов в режиме реального времени с использованием Web-камеры. Экспериментально показано, что данная система может быть успешно применена для распознавания лиц людей и знаков дорожного движения. Рассмотрен вопрос о возможности практического использования искусственной иммунной системы в высокопроизводительных системах параллельных вычислений

Методы и средства поддержки принятия решений водителя автомобиля по ограничению скоростного режима

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.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