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

Did You Miss the Sign? A False Negative Alarm System for Traffic Sign Detectors

Object detection is an integral part of an autonomous vehicle for its safety-critical and navigational purposes. Traffic signs as objects play a vital role in guiding such systems. However, if the vehicle fails to locate any critical sign, it might make a catastrophic failure. In this paper, we propose an approach to identify traffic signs that have been mistakenly discarded by the object detector. The proposed method raises an alarm when it discovers a failure by the object detector to detect a traffic sign. This approach can be useful to evaluate the performance of the detector during the deployment phase. We trained a single shot multi-box object detector to detect traffic signs and used its internal features to train a separate false negative detector (FND). During deployment, FND decides whether the traffic sign detector (TSD) has missed a sign or not. We are using precision and recall to measure the accuracy of FND in two different datasets. For 80% recall, FND has achieved 89.9% precision in Belgium Traffic Sign Detection dataset and 90.8% precision in German Traffic Sign Recognition Benchmark dataset respectively. To the best of our knowledge, our method is the first to tackle this critical aspect of false negative detection in robotic vision. Such a fail-safe mechanism for object detection can improve the engagement of robotic vision systems in our daily life.Comment: Submitted to the 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2019