Транскрипт
1 УДК Алгоритм распознавания дорожных знаков Романов П. В., студент Россия, г. Москва, МГТУ им. Н. Э. Баумана, кафедры «Компьютерные системы и сети» Научный руководитель: Самарев Р. С., к.т.н., доцент Россия, г. Москва, МГТУ им. Н. Э. Баумана Введение Цель данной работы решение задачи распознавания дорожных знаков, а также проверка эффективности и удобства использования алгоритмов, реализованных в библиотеке opencv. Для получения исходных данных применялась камера, закрепленная в автомобиле типовой видеорегистратор, обеспечивающий видеосъемку в формате Full-HD. Основными задачами были: фиксирование знака на видео с камеры, определение его типа по упрощенной классификации. Алгоритм распознавания знаков В процессе анализа возможных подходов рассматривались как «нейронные сети», так и статистические подходы. Библиотека OpenCV реализует большое количество функций, позволяющих реализовать эти подходы по заранее приготовленным шаблонам. Однако в данном случае было принято решение об использовании точных методов, которые также реализованы в OpenCV. Для решения задачи была написана программараспознаватель. Процесс распознавания осуществлялся в три этапа: фиксация в кадре видеопотока области поиска и самого объекта (знака, в случае правильного срабатывания); анализ параметров найденного объекта, отнесение его к одному из типов (шаблонов из базы данных); адаптация программы для работы в более неблагоприятных условиях: в темноте, присутствии помех.
2 На каждом из указанных этапов вызываются функции из библиотеки. Обобщенная схема алгоритма анализа приведена на рисунке 1. В схеме показаны этапы и используемые функции OpenCV. Рис. 1. Обобщенная схема алгоритма (начало) Молодежный научно-технический вестник ФС, ISSN
3 Рис. 1. Обобщенная схема алгоритма (продолжение) На первом этапе использованы функции cvsetimageroi, cvboundingrect и cvcopy. Первая позволяет сфокусироваться на интересующем участке изображения (ROI region of interest). На рисунке 3 можно увидеть, что программа реально анализирует и представляет пользователю лишь часть кадра (рисунок 2). Одни из ее параметров, координаты выделяемого участка, легко вычисляется, поскольку в OpenCV предусмотрено сопровождение картинки необходимой информацией.
4 Рис. 2. Исходное изображение Рис. 3. Анализируемая часть изображения (кадра) После выделения области, в которой наиболее вероятно появление знаков, примерно средняя треть кадра, нужно приготовить ее для поиска похожих на знаки форм. Для этого использовались следующие инструменты из opencv. Функция cvcvtcolor с опцией перевода картинки в градации серого, необходимая для применения порогового преобразования (функция cvthreshold) или преобразования Кенни (функция cvcanny). Оба метода предназначены для бинаризации изображения(только черное и белое) и выделения на нем границ объектов, но первый учитывает только яркость участков изображения, тогда как алгоритм Кенни также выполняет частичное восстановление контуров. Эксперименты подтвердили преимущество функции cvcanny (рисунок 4). Молодежный научно-технический вестник ФС, ISSN
5 Рис. 4. Результат последовательного применения cvcvtcolor и cvcanny к изображению Далее на изображении нужно найти все возможные замкнутые контуры. Для этого использована функция cvfindcontours, имеющая параметром бинаризированное изображение, полученное ранее. Были попытки применить оператор Собеля для вычисления градиента яркости каждой точки картинки (функция cvsobel) и путем преобразования Хафа найти геометрические фигуры, в данном случае круги (функция cvhoughcircles). Ни одна из этих функций не показала себя в экспериментах достаточно универсальной в силу неточности комбинаций входных параметров при работе с видео. Следующий шаг выбор контуров, удовлетворяющих заданным условиям. Первое, что анализировалось площадь контура, поскольку она колеблется в заранее известных границах. Ее можно получить, вызвав cvcontourarea. cvcontourperimeter возвращает длину контура, что необходимо для вычисления второго параметра компактности. Это отношение площади ко квадрату периметра. Проще говоря, характеризует схожесть объекта с кругом, поскольку круг самая компактная фигура. имеет коэффициент примерно 0,79. И наконец, проводилась проверка на совпадение моментов контуров (их отличительных форм) с помощью функции opencv cvmatchshapes, сравнивающей переведенные в цепной код Фримана контуры и выдающей уровень их отличия. Опыты показали, что почти полное сходство выражается значением меньше На рисунке 5 пример всех зафиксированных контуров (выделено ярко зеленым и фиолетовым), а на рисунке 6 правильно узнанных знаков.
6 Рис. 5. Все найденные в области контуры Рис. 6. Контуры, подошедшие по форме По результату работы этой функции бывает нельзя точно сказать, подходит контур или нет, поэтому последний из приемов установления различий это анализ цвета в контуре. Для разбиения изображения на цветовые каналы применялись функции cvsplit и cvcvtpixtoplane. Однако функция cvcvtpixtoplane предназначена для изображений, представленных не цветовыми, а тональными каналами: оттенком, яркостью и глубиной (модель HSV) Отличие второго этапа от первого в меньшем размере обрабатываемого изображения, но более тщательном сравнении моментов контуров. Происходит сопоставление со всеми знаками базы данных, удовлетворяющими условиям, проверенным на предыдущем этапе. Также производилось вручную контрастирование изображения для обеспечения более четкой работы функций детекции границ. Результаты Выборка сформирована с учетом включения различных форм знаков и изображений на них. Тестировалось распознавание 7 знаков на 16 видео фрагментов с разрешением 1920x1080. Использовано видео в ясный день. Результаты сведены в таблицу. Молодежный научно-технический вестник ФС, ISSN
7 Пример знака Точность распознавания Пример формы знака Точность распознавания Обгон запрещен 85% Круглый Въезд запрещен 65% Ограничение скорости 40 км/ч 65% 75% Ограничение скорости 70 км/ч 70% Поворот запрещен 40% Уступите дорогу 70% Треугольный Примыкание второстепенной дороги 80% 75% Заключение По результатам проведенной работы можно отметить возможность использования библиотеки OpenCV для решения задачи распознавания дорожных знаков. Распознается примерно 70%, что, однако, говорит о необходимости нахождения более оптимальных методов. В качестве возможного направления работ также следует отметить исследование распознавания знаков в сложных условиях, например, ночью или при тумане. Список литературы 1. Ворошин Г. Я Методы распознавания образов. Режим доступа: (дата обращения). 2. Владимир Н. OpenCV шаг за шагом. Режим доступа: (дата обращения). 3. Распознавание образов с OpenCV: контуры против haartraining Режим доступа: (дата обращения:). 4. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV. Computer vision with the OpenCV library. Available at: %D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0, accessed RECOG.RU: распознавание образов для программистов Режим доступа: (дата обращения:).
УДК 004.932.72"1 Ключевые особенности алгоритма распознавания дорожной разметки Введение Чистяков И.Ю., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Информационные системы и телекоммуникации»
УДК 004.051 Бойнов М.А. студент магистратуры факультет Системы обработки информации и управления МГТУ им. Н.Э.Баумана Россия г. Москва Джанаев С.И. студент магистратуры факультет Системы обработки информации
УДК 004.932 Метод выделения похожих изображений на основе применения SIFT дескрипторов Савонин А.И., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение ЭВМ и информационные
# 06, июнь 2016 УДК 004.932 Использование нейросети и SIFT дескрипторов для сравнения изображений Введение Савонин А.И., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение
УДК 004.93"1 П.Ф. Павленко, Институт автоматики и информационных технологий НАН КР РАСПОЗНАВАНИЕ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В ТРАНСПОРТНОМ ПОТОКЕ Работа посвящена проблеме выделения движущихся объектов (транспортных
УДК 004.932 Алгоритм распознавания заданных участков дорожно-транспортной инфраструктуры на аэрофотоснимках Косюра О.В., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение
Секция 6. Цифровая обработка сигналов и изображений 337 УДК 004.932.4 Бани-Амер Тамер, Хмелевой С.В., Азаренко Д.В. Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, кафедра автоматизированных
УДК 004.93 Исследование методов формирования вектора признаков изображения лица с использованием фильтров Габора Лаврова Е.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Биомедицинские
ÓДÊ 004.932.2 Ðазработка и оптимизация процесса сегментации изображения и видео потока на стороне мобильного устройства Н.À. Северинов Московский государственный университет печати имени Ивана Федорова
УДК 004.932 Алгоритм классификации отпечатков пальцев Ломов Д.С., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение ЭВМ и информационные технологии» Научный руководитель:
# 08, август 2016 УДК 004.93"1 Нормализация данных 3D камеры с использованием метода главных компонент для решения задачи распознавания поз и поведения пользователей Умного дома Малых Д.А., студент Россия,
# 06, июнь 2016 УДК 681.531.2 Распознавание объектов с помощью телекамеры Воронин А.В., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Специальная робототехника и мехатроника» Научный
УДК 681.5:004.93 Калиниченко Ю.В. К ВОПРОСУ О ВЫДЕЛЕНИИ ГРАНИЦ ДЕТЕКТОРОМ КЕННИ Луганский национальный университет имени Тараса Шевченко Рассмотрен вопрос выделения границ детектором Кенни. Алгоритм реализован
УДК 004.93 Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц в задаче визуальной идентификации О.В. Рогозин, С.А. Кладов МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Статья посвящена двум подходам к распознаванию
УДК 004.932, 681.518 Сравнительный анализ алгоритмов построения изображений подстилающей поверхности Бочаров В.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Системы автоматического
УДК 159.9.072.592 Распознавание характеристик пользователя по почерку всего интересных сведений. http://sntbul.bmstu.ru/doc/616688.html Тамбиев К.Ш., студент кафедра «Информационные системы и телекоммуникации»,
Преобразование Хафа (Hough transform) Анна Дегтярева [email protected] Вежневец Владимир [email protected] Содержание Введение Основная идея метода Пример: выделение прямых на изображении Пример:
УДК.004.01 Вычисление оптического потока для выделения транспортных средств на видеоизображении П. А. Девайкин 1, А. В. Шикуть 1 1 МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Рассмотрены алгоритмы вычисления
Вопросы для текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации по курсу «Методы и техника распознавания образов» 1. Задача анализа изображений, ее практическая значимость 2. Понятие изображения.
266 Секция 6. Цифровая обработка сигналов и изображений УДК 004.932 Д.С. Химич, А.Ю. Харитонов Донецкий национальный технический университет, г. Донецк Кафедра компьютерных систем мониторинга ТЕХНОЛОГИИ
Построение дополненной реальности на примере создания виртуальной примерочной. 77-48211/482783 # 08, август 2012 Девайкин П. А., Шикуть А. В. УДК.004.021 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана [email protected]
Программный комплекс «Интерактивная информационная доска» Дроздова Юлия Александровна ПГНИУ, Пермь, Россия. Аннотация. Статья посвящена вопросу создания программного комплекса «Интерактивная информационная
298 СПЕЦИАЛИЗИРОВАННАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ФОКУСИРОВКИ МИКРОСКОПА Кириченко М.Н., группа КСД-05м Руководитель доц. каф. АСУ Омельченко А.А. В настоящее время в медицине и технике широко применяются микроскопы
172 Секция 5. Цифровая обработка сигналов и изображений Н.Н. Шеремет Донецкий национальный технический университет, кафедра программного обеспечения интеллектуальных систем ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА АКТИВНЫХ
ОБНАРУЖЕНИЕ, КЛАССИФИКАЦИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ ЗАДАННЫХ ГРАНИЦАМИ ЕГО ОСОБЕННОСТЕЙ НА ПОЛУТОНОВОМ ИЗОБРАЖЕНИИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ. А.В. Бовырин, А.В. Губанов, В.Ф. Курякин, К.В. Родюшкин,
Математические структуры и моделирование 2015. 4(36). С. 123 128 УДК 004.93 КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ КАК СРЕДСТВО ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ВИДЕОРЯДА Н.В. Манюкова кандидат педагогических наук, доцент, e-mail:
УДК 57.08 Тестирование библиотек автоматической расстановки контрольных точек лица 07, июль 2012 Томак К.С. Студентка, кафедра «Системы обработки информации» Научный руководитель: Кашапова Л.Х., ассистент
УДК 004.4 ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ГРУБАЯ СКЕЛЕТЕЗАЦИЯ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ПРОСТЫХ ЭЛЕМЕНТОВ А.Н. Романов, М.В. Привалов Донецкий национальный технический университет У статті розглядається задача
# 07, июль 2017 УДК 004.032.26 Сверточная нейронная сеть для разработки системы распознавания и классификации изображений Гузий Е.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Компьютерные
АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦА НА БАЗЕ БИБЛИОТЕКИ OPENCV 66 С.В. Томилов Большинство современных систем распознавания лиц очень чувствительны к характеристикам предъявляемых изображений. Поэтому перед непосредственным
УДК 0093 1; 0093 АН САМОЙЛОВ, ИВ ШЕВЧЕНКО МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ ЛИНИЙ КОНТУРОВ В ЯРКОСТНЫХ ПЕРЕПАДАХ ПРЕДПОЛАГАЕМЫХ ГРАНЕЙ БИНАРИЗОВАННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ СЛЕДОВ ДИСЛОКАЦИЙ НА ПЛАСТИНАХ GaAs Рассматривается проблема
УДК 621.391 Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей Якубов Р.Ж., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Информационная безопасность» Научный руководитель:
УДК 531.1 СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ И СОПРОВОЖДЕНИЯ ВИДЕОМАРКЕРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАВИГАЦИИ РОБОТА А.В.Калиниченко ([email protected]) Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Москва В работе описывается
Донецкий национальный технический университет Факультет компьютерных наук и технологий Кафедра прикладной математики и информатики АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОТСЛЕЖИВАНИЕ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В СИСТЕМАХ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ
УДК 004.932.2 Алгоритмы сегментации изображений Оглуздина Ю.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение ЭВМ и информационные технологии» Научный руководитель:
УДК 681.327.1 # 12, декабрь 2015 Проектирование системы распознавания динамического поведения людей Демин Н.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Информационные системы
УДК 681.326 А.М. Шашлов ЭФФЕКТИВНОЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ СВЕДЕНИЙ О РАЗДЕЛАХ ПРИ ПОВРЕЖДЕНИЯХ СИСТЕМ РАЗДЕЛОВ НАКОПИТЕЛЕЙ Рассмотрены существующие подходы восстановления данных при логических повреждениях систем
АЛГОРИТМЫ КОНТРОЛЯ КООРДИНАТ ИСТОЧНИКА ИЗЛУЧЕНИЯ НА ФОТОЧУВСТВИТЕЛЬНОЙ ПОВЕРХНОСТИ МАТРИЦЫ В.В.Замятин Для измерения координат точечного источника излучения на поверхности фоточувствительной матрицы применяют
Обнаружение узких мест трасс передачи данных в компьютерной сети и оценка их пропускной способности Для организации эффективной работы компьютерной сети маршрутизаторам и иным устройствам необходимы сведения
54 ВЕРИФИКАЦИЯ ОПТИКО-ПЕРЕМЕННОГО ОБЪЕКТА ПУТЁМ ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ЦВЕТА Екатерина Горшкова, Роман Телятников, Иван Шумский Аннотация: Рассматривается задача обнаружения изменения цвета на оптико-переменных
УДК 004.031.2, 004.932 Методы оптимизации вычисления оптического потока в автономных системах навигации Введение Жуков Р.В., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра ««Системы
Санкт Петербургский государственный университет Математико Механический факультет Кафедра системного программирования Снижение разрешения гистограммы ориентированных градиентов для детекции объектов малого
# 01, январь 2016 УДК 534.4 Программный синтез звука музыкальных инструментов Тишина Е. М., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Информационные системы и телекоммуникации»
Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Теория распознавания образов» Приложение 1 п/п Контролируемые разделы (темы) дисциплины* Код компетенции Наименование оценочного средства Раздел 1. Распознавание
Получение контура стопы по фотографиям с максимальной точностью Немного о проекте Место выполнения проекта: СПБГПУ, лаборатория компьютерной графики, руководитель Беляев Сергей Юрьевич Задача является
Системы автоматического распознавания автономеров # 12, декабрь 2014 Юзов М. В., Пугачёв Е. К. УДК: 004.8 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана [email protected] Введение Сегодня технологии компьютерного
УДК 004.021 Использование Redis Cluster в задаче выявления плагиата Евграфов И.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Компьютерные системы и сети» Научный руководитель:
СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ Гильманов Тимур Аделевич, магистрант, КНИТУ-КАИ им. А.Н. Туполева, г. Казань E-mail: [email protected] Аннотация: В данной статье представлено описание системы
3 Л.В. АНТОНОВ, А.А. ОРЛОВ Экспериментальное исследование алгоритмов обработки снимков промышленных изделий УДК 004.942 Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени
Компьютерная модель системы ВАДС Сегеда С.В., к.т.н. Девочкин О.В. МГТУ «МАМИ» С целью снижения количества ДТП на дорогах постоянно развиваются новые системы безопасности автомобиля. Наиболее перспективными,
382 Секция 7. Технологии и системы искусственного интеллекта УДК 004.931 Ткачук Е.О., Федяев О.И. Донецкий национальный технический университет Кафедра прикладной математики и информатики [email protected]
Алгоритм регистрации трехмерных образов объектов с помощью пассивной стереоскопической системы с использованием кратномасштабной обработки изображений. 77-3569/23289 # 1 октябрь 211 Зайцев К. И. Перов
УДК 681.325 СОВМЕЩЕНИЕ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ Н.В.Соловьев, канд. техн. наук, доцент А.А.Козлов, соискатель М.Ю.Литвинов, соискатель Санкт-Петербургский государственный университет
Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV План 1. Общие понятия о нейронных сетях (определение нейронной сети, шкала MOS) 2. Классификация нейронных
Руководство пользователя по работе с программным обеспечением «Орион-Авто» 1 Назначение системы «Орион-Авто»... 3 2 Характеристики системы... 3 3 Установка «Орион-Авто»... 4 4 Организация системы... 4
# 09, сентябрь 2015 УДК 004.021 Применение фильтра Калмана для обработки последовательности GPS-координат Листеренко Р.Р., бакалавр Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное
Line fitting, или методы аппроксимации набора точек прямой Анна Дегтярева [email protected] Вежневец Владимир [email protected] Содержание Line fitting, или методы аппроксимации набора точек прямой
УДК 004.424.4 Исследование влияния количества слоев и их количества на поведение ошибки скорость обучения сети Живых C.Ю., студент кафедра «Система обработки информации и управление» Россия, 105005, г.
Н.Н. Алексеева, А.С. Иргит, А.А. Куртова, Ш.Ш. Монгуш Применение методов обработки изображений к задаче распознавания васкулярного рисунка ладони С каждым годом возрастают требования к системам безопасности.
2. ЭРГОНОМИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СРЕДСТВАМ ИНФОРМАЦИИ Главный принцип информационного дизайна состоит в том, что основной массив информации нужно сделать доступным и легко усваиваемым аудиторией. Продуманная
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ИЗОБРАЖЕНИЯ И ЕЁ ПРИМЕНЕНИЕ В ЗАДАЧАХ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ 1. Введение Получение признакового описания изображений является одним из главных этапов в таких задачах машинного (технического)
Понятие алгоритма. Изображение алгоритма в виде блок схемы. Алгоритмы линейной и разветвляющейся структуры. Решение любой задачи на ЭВМ необходимо разбить на следующие этапы: разработка алгоритма решения
Исследование библиотек технического зрения для построения системы учёта движения на перекрёстках А. Е. Соколов Институт автоматики и электрометрии СО РАН Новосибирский государственный университет Научный
17 я Всероссийская конференция с международным участием «Математические методы распознавания образов - 2015» г. Светлогорск Калининградская область 19-25 сентября 2015 Морфологическая фильтрация изображений
ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАТИКИ Поиск изображений по визуальному содержанию в графических базах данных и сети Интернет И.Е. Десятников Аннотация. В статье представлена система поиска изображений по визуальному
Методы распознавания лиц Ю. Лифшиц. 4 декабря 2005 г. Содержание 1 Применение алгоритмов распознавания лиц 2 2 Особенности распознавания лиц 2 2.1 Специфика задачи.......................... 2 2.2 Абстрактная
Одной из основных причин дорожно-транспортных происшествий с тяжелыми последствиями является превышение скорости. Система распознавания дорожных знаков призвана предупреждать водителей о необходимости соблюдения скоростного режима. Данная система определяет дорожные знаки ограничения скорости при их проезде и напоминает водителю текущую максимальную разрешенную скорость, если он движется быстрее.
Систему распознавания дорожных знаков (Traffic Sign Recognition , TSR ) имеют в своем активе многие известные автопроизводители - Audi, BMW, Ford, Mercedes-Benz, Opel, Volkswagen. Система распознавания дорожных знаков на автомобилях Opel входит в состав системы Opel Eye (вместе с системой Lane Departure Warning). Система Opel Eye отмечена в числе лучших разработок в области автомобильной безопасности 2010 года. Mercedes-Benz назвал свою систему Speed Limit Assist (система контроля ограничения скорости), Volvo - Road Sigh Information, RSI (система информирования о дорожных знаках).
Применяемые на автомобилях системы распознавания дорожных знаков имеют типовую конструкцию, которая включает видеокамеру, блок управления и средство вывода информации.
Электронный блок управления реализует следующий алгоритм работы:
- распознавание формы дорожного знака (круглая форма );
- распознавание цвета знака (красный цвет на белом );
- распознавание надписи (величина скорости );
- распознавание информационной таблички (вид транспорта, время действия, зона действия );
- анализ фактической скорости автомобиля;
- сравнение скорости автомобиля с максимально допустимой скоростью;
- визуальное и звуковое предупреждение водителя при отклонении.
Изображение в виде знака ограничения скорости выводится на дисплей комбинации приборов или дисплей информационной системы и остается видимым, пока ограничение не закончится или будет изменено. На автомобилях, оборудованных информационным дисплеем , изображение выводится на лобовое стекло.
В ряде конструкций система распознавания дорожных знаков взаимодействует с навигационной системой и использует сведения о знаках ограничения скорости из навигационных карт. Даже если знак не будет определен видеокамерой, информация о нем будет выведена на панель приборов.
Система способна распознавать ограничения скорости, действующие для определенного вида транспорта (по знакам дополнительной информации - табличкам), а также знаки отмены ограничения скорости. Система Opel Eye пошла дальше - она распознает наряду со знаками ограничения скорости, знаки, запрещающие обгон.
второго поколения информирует водителя о различных дорожных знаках. Помимо знаков ограничения скорости, запрета обгона, отдельных знаков дополнительной информации, система распознает следующие знаки:- движение без остановки запрещено;
- въезд запрещен;
- главная дорога (конец главной дороги);
- преимущество встречного движения (преимущество перед встречным движением);
- уступите доргу;
- конец зоны всех ограничений;
- начало (конец) населенного пункта;
- начало (конец) автомагистрали;
- жилая зона.
Перечисленные знаки на дисплее не отображаются. Информация о распознанных знаках согласуется с данными навигационной системы, текущими параметрами движения автомобиля. В результате система информирует водителя о текущей дорожной ситуации и способствует безопасному движению.
Вспомогательные системы автомобиля всегда будут полезными, как пример частые ДТП из-за невнимательности или незнаний знаков дорожного движения. Расскажем как устроена и работает эта система.
Что такое система распознавания знаков движения
Для облегчения водителям на дороге и для исключения варианта незнания знаков, инженеры разработали систему распознавания дорожных знаков. Главным назначением системы является предупреждение водителя о дорожных знаках ограничения скорость, проезда перекрестков или других.
Многие автомобильные производители имеют в своем арсенале подобные системы, в зависимости от производителя, системы именуются по-разному. Чаще всего система встречается под названием TSR (Traffic Sign Recognition). Такое название можно встретить в автомобилях марки Audi, Ford, BMW, Volkswagen и Opel.
В автомобилях производителя Opel, система распознавания дорожных знаков входит в комплекс систем Opel Eye. Это одна из лучших комплексных систем защиты водителя признанная в 2010 году. В этот набор включены системы распознавания пешеходов, распознавания преград, автоматической парковки и подобные системы.
Компания Mercedes-Benz дала название своей системе Speed Limit Assist. В автомобиле этой марки она известна больше как система контроля ограничения скорости. Компания Volvo в своем вооружении называет эту систему RSI - Road Sigh Information, информирование о дорожных знаках.
С прогрессом меняются и названия, система распознавания знаков может быть как самостоятельной системой, так и входить в комплексный набор систем защиты и предупреждения.
С чего состоит система предупреждения
В зависимости от марки и модели автомобиля, система может состоять из разных компонентов. Так же не исключено использование компонентов другой системы, к примеру, датчики, сканеры и камеры. Но как правило система распознавания дорожных знаков состоит из компонентов:
- видеокамера на ветровом стекле;
- блок управления;
- место (зачастую дисплей) для вывода обработанной информации.
Можно выделить два поколения систем предупреждения. Первая только информирует водителя, выводя небольшую часть информации о знаке. Второе же поколение уже намного сложней, особенно если в автомобиле есть центральный дисплей, на него будет выводиться сам знак, информация о знаке и что вы нарушили.
Первое поколение способно распознать знаки:
- ограничение скорости;
- запрет на обгон;
- некоторые знаки дополнительной информации.
- движение без остановки запрещено;
- жилая зона;
- начало/конец населенного пункта;
- конец зоны всех ограничений;
- въезд запрещен;
- преимущество встречного/перед встречным автомобилем.
Принцип распознавания знаков
Так все же, как устроена система и принцип её работы. Как уже говорилось, камера на ветровом стекле это первое с чего начинается работа системы. Камера снимает путь перед автомобилем, как правило, эта зона по сторону переднего пассажира (зависит от направления движения) и вверху над водителем. Эта же камера может быть использована системой обнаружения пешеходов, или помощи движения по полосе.
После полученного изображения, информация передается на блок управления. В первом поколении блок управления простой и сравнивает полученные данные с уже существующими знаками в базе, если же знак распознан, то информация выводится водителю, в ином случае никакого действия не произойдет.
Второе поколение системы куда сложней. Полученные данные система не только перебирает, но и знак на изображении с камеры корректирует и подбирает разные комбинации возможных вариантов. Это говорит о том, что есть больше шансов распознать поврежденный или плохо просматриваемый знак. Так же во втором поколении операционка блока управления накладывает полученную информацию на карты навигации GPS и прорисовывает знаки, чтоб водитель не только слышал, но и видел возможные препятствия.
Стоит учесть, что система способна помнить действие нескольких знаков. Ведь часто бывает один знак еще не закончил зону действия, а второй также назначил свои правила.
Вывод предупреждения может осуществляться как на дисплей на панели приборов, так и на отдельный центральный дисплей вместе с картами навигации. Для примера система сравнит, какая скорость максимально допустима и насколько км/час вы превысили или же начнет информировать, если поехали на знак въезд запрещен.
Поговаривают, что третье поколение будет использовать правила движения по знакам и в случае грубого нарушения давать водителю советы как избежать нарушения и как правильно сделать. Ведь часто бывает, что новички водители без практики попросту нарушают самые простые правила по знакам.
Видео принципа работы системы распознавания дорожных знаков:
Современные мегаполисы кишат большим количеством автомобилей. Из-за этого у любого приезжего возникает масса трудностей и неприятностей, вплоть до дорожно-транспортного происшествия. Дело в том, что не каждый знает особенности города, где располагаются дорожные знаки и что они означают. Для подобных ситуаций инженеры и придумали систему для распознавания дорожных знаков. Теперь водителю не придется особо смотреть по сторонам, следить за всеми дорожными знаками.
Что это за система?
Чтобы облегчить жизнь водителей, инженеры придумали довольно интересную систему для распознавания дорожных з наков. Ее главная задача состоит в предупреждении водителя о приближающемся дорожном знаке, перекрестке и так далее. Теперь у вас не будет возникать проблем и трудностей по поводу пропущенного знака.
Стоит отметить, что название системы может немного отличаться, все зависит от производителя и особенностей видения. Но, в общем, встречается аббревиатура TSR , которая расшифровывается как Traffic Sin Reconition . Применяется у таких производителей как , , и многих других.
К небольшой особенности следует отнести компанию Opel . Дело в том, что система распознавания знаков сразу же внедряется в комплекс Opel Eye , что довольно удобно и практично. В 2010-м году подобная система получила большое количество положительных отзывов не только от экспертов, но и простых водителей. За все время существования системы уменьшилось количество дорожно-транспортных происшествий. В систему входит не только распознавание знаков и пешеходов, но и автоматическая парковка.
Что касается компании Mercedes - Benz , то здесь система имеет особенность в ограничении скоростного режима. Теперь водитель не сможет превышать положенную скорость, даже на несколько километров. Специалисты отмечают, что система может быть как самостоятельной, так и входить в целый комплекс по защите и предупреждению.
Из чего состоит система
Отдельного внимания заслуживают компоненты системы, из чего она состоит. Практически каждый производитель использует следующий список:
· Видеокамера, которая устанавливается на ветровое стекло;
· Центральный блок для управления;
· Дисплей, чтобы выводить информацию.
Конечно, список может дополняться, все зависит от производителя и его желания. Специалисты отмечают, что подобное расположение камеры, на уровне головы водителя, является оптимальным. Ведь за счет такого подхода система без особого труда считывает информацию и передает ее на дисплей транспортного средства. Камера выполнена с применением качественной оптики, материалов и технологий.
Всего существует два поколения системы:
· Первое только информирует водителя о приближающемся знаке. Оно способно распознать знак ограничения скорости, запрета на обгон;
· Второе помимо считывания информации показывает, что нарушил водитель и где именно. Может распознавать знак движения без остановки запрещено, жилой зоны, начала и конца населенных пунктови преимущества движения.
Что касается второго поколения, то здесь применяется умный блок управления с операционной системой. При необходимости система обновляется, чтобы пополнять количество знаков.
Как работает система?
Что касается самого принципа работы, то здесь нет ничего сложного. Основным является камера, которая устанавливается на лобовое стекло. Она снимает весь путь водителя, в любое время года и суток. Камера крепится на стороне пассажира и сверху от водителя. Расположение может варьироваться в зависимости от особенностей дорожного движения. Камера способна распознавать пассажиров, что довольно удобно.
Полученная информация передается на центральный блок транспортного средства. Далее действия варьируются в зависимости от поколения. Если у водителя имеется только первое поколение, то происходит сравнение с базой и выдача знака на дисплей. Если второе поколение, то помимо выдачи знака и сравнения с базой данной водитель получает полную информацию о возможном нарушении. При таком подходе можно сразу понять, придется ли тратить деньги на штраф или нет.
Специалисты отмечают, что современная система распознавания знаков запоминает сразу несколько действий. Дело в том, что в настоящее время существует большое количество знаков с продолжительным действием. Если подобное не учитывать, то возникнет масса неприятностей.
Многие говорят, что следующее поколение системы получит возможность не только считывать знаки, но и использовать правило дорожного движения, давать рекомендации в некоторых ситуациях. Подобное понадобится новичкам, кто только сел за руль транспортного средства.
Вывод
Система распознавания знаков пользуется большой популярностью. Она облегчает жизнь водителей, позволяет предотвращать неприятные ситуации.
У видеокамеры переднего обзора достаточно работы. Тем не менее список объектов, которые она фиксирует, продолжает расти. Образы автомобилей и пешеходов, дорожная разметка, а теперь еще и знаки. Разумеется, не все. Чтобы система не распылялась по пустякам, разработчики вложили в электронную память минимум символов: ограничение максимальной скорости, запрет обгона и сопряженные с ними таблички с временем и зоной действия, знаки отмены. Их и распознает система, передавая изображение на панель приборов. Машин с такой опцией пока немного, среди поставляемых к нам еще меньше. На тест попали БМВ 3‑й серии и «Опель-Инсигния». И хотя задачи у этих систем одинаковые, различий в работе набралось предостаточно.
ПРЕДМЕТ И МЕТОД
Типичные ситуации для проверки устройств в избытке предоставляют дороги общего пользования. Подмосковные трассы богаты различными ограничениями скорости, более узкие шоссе - запрещающими обгон «леденцами», магистраль и скоростное кольцо в черте города - нестандартными знаками, которые видеоглазок должен считать на довольно быстром ходу. Маршрут мы прошли дважды: в светлое время и в темноте. Причем днем ветровое стекло периодически смачивал дождь, а большегрузные фуры щедро обдавали грязью. В общем, от дорожных реалий не отступили.
В отличие от большинства электронных ассистентов, ответственный за распознавание знаков устроен сравнительно просто. Камера выхватывает и сверяет со своей картотекой таблички, схожие по форме, набору и расположению символов. На похожие ограничения максимальной массы или высоты автомобиля (тоже крупные цифры в красной окантовке) сканеры не реагируют. Правда, доходит до курьезов. При обгоне очередного грузовика «Опель» неожиданно высветил на дисплее «30». Оказалось, сканер считал миниатюрный знак ограничения скорости на цистерне поливальной машины.
БМВ известны знаки запрета обгона и ограничения скорости, а также их отмены. В инструкции упоминаются еще дополнительные информационные таблички «Влажная дорога» и «Зона действия». Забегая вперед, скажем, что первые нам за время прохождения маршрута не попались, а на другие машина попросту не отреагировала. «Опель», даром что попроще брендом, несет более весомый багаж знаний. Например, выучил знаки «Автомагистраль», «Дорога для автомобилей», «Пешеходная зона», да и таблички, сопутствующие основным знакам, камера «Опель ай» (Opel Eye) не игнорирует.
ПРОВЕРКА НА ДОРОГАХ
БМВ разочаровывает в первые минуты: знаки «80» на правой обочине широких московских магистралей он замечает редко. «Опель» чуть внимательнее. Но чувствуется, что для систем эти условия нештатные: на столь широкой дороге нужно дублировать информацию на растяжках, верхней рампе или разделительном барьере.
За городом помощники заработали увереннее: отвлекающей информации меньше, а знаки гораздо ближе. Однако и в этом горшочке меда не обошлось без дегтя. «Опель» чувствителен к ориентации знака. Если тот чуть наклонен или развернут, камера пропускает его. У БМВ свои причуды. В штатной навигации «баварца» зашиты ограничения скорости для всех дорог. Если сканер не видит придорожных знаков, компьютер опирается на данные дорожных карт. Но лучше бы он этого не делал! Электронный Сусанин не всегда четко отслеживает границы населенных пунктов, переключая лимиты «60» и «90». А иной раз высвечивает совершенно необъяснимые ограничения в 50 или 70 км/ч, причем смена происходит в лесу или чистом поле. Система «Опель ай» лишена привязки к навигации, отслеживает только реальную придорожную информацию, а потому и дезинформирует водителя реже.
От системы БМВ, которой помогает навигация, мы ожидали более интеллектуального подхода. А именно - что она будет точнее отслеживать зоны запретов обгона или ограничения скорости. Ведь часто эти знаки действуют до ближайшего перекрестка, которые как раз отлично распознает навигатор. Но почему-то в этом случае от его помощи отказались. В итоге знак горит, пока не появится его отмена, метка в электронной карте с иным ограничением скорости или окончание заданного временного интервала. Последний нам точно определить не удалось: знаки горели на панели разное время, выявить какую-либо зависимость мы не смогли. Кстати, так же поступает и «Инсигния». А вот знак, запрещающий обгон, машина гасит четко спустя 15 секунд. К чему такая спешка? Жирный минус за подачу информации.
ДЕФЕКТЫ ЗРЕНИЯ
Кратковременный, но сильный дождь подпортил «Опелю» оценку за точность. Капли на стекле, которые не успевают смахивать щетки, снижают бдительность ассистента вдвое. Аналогично влияет на остроту его зрения и включенный в ночное время дальний свет: электроника стабильно игнорировала знаки, попадающие в свет фар. БМВ таких капризов себе не позволяет.
Но не надейтесь, что система предупредит вас о знаке заранее. При заявленной стометровой дальнобойности, камеры и «Опеля», и БМВ передают информацию на дисплеи не раньше, чем знак поравняется с передним бампером. А «баварец» и вовсе выдерживает театральную паузу и выдает сообщение, лишь когда столбик замаячит в зеркале заднего вида. Причем это не зависит от погодных условий или времени суток.
Кроме того, если знак хотя бы немного перекрыт стоящим на обочине грузовиком (человеческий глаз отлавливает его и в этом случае), сканеры бессильны. Даже если дорожный «леденец» расположен чуть поодаль, гарантированно система засечет его только на невысокой скорости. Вообще чем выше забирается стрелка спидометра, тем хуже становится реакция ассистентов. Например, при разрешенных на магистрали 110 км/ч сбои в работе случались даже в идеальных условиях.
А если оценивать точность срабатывания по итогам всего теста, БМВ справился примерно с 90% встретившихся знаков, «Опель» - с 75%.
Посовещавшись, вынесли общий вердикт. Вреда опробованные системы не приносят, а в некоторых случаях их подсказки полезны. Ведь при всей внимательности и опыте все мы люди, которым, известное дело, свойственно ошибаться. Да что далеко ходить - за время 600-километрового теста мы пару-тройку раз пропускали важную информацию. Тут-то лишние электронные глаза совсем не мешали. А что иногда сбиваются - простительно. Ведь они - как начинающие водители, только набираются опыта. И, к счастью, те оплошности, которые они допускают, - это не грубые ошибки, а свойственные новичкам помарки.
«Появляющиеся на проекционном дисплее цветные символы запрета обгона и его отмены просмотреть невозможно, а вот реальные знаки на обочине дорог - запросто. Темнота, капли или грязь на ветровом стекле камере не помеха. Мне бы такие зоркие глаза! В итоге БМВ превосходит „Опель“ по двум ключевым параметрам - качеству сканирования и подаче информации. Что касается неправильных подсказок навигации об ограничении скорости, то она ни разу их не завысила относительно реального лимита».
«Я предпочел бы „Опель ай“. Электронный ассистент „баварца“ напоминает чересчур заботливую бабушку, тщательно оберегающую от всякого рода напастей своего любимого внука, а его земляк из Рюссельсхайма - молодого папашу, который предоставляет ребенку достаточно свободы и подстраховывает лишь в опасных ситуациях. Мне больше по душе, когда человек полагается на себя и не ждет постоянно помощи от других. Хотя и таким людям в трудную минуту дельный совет пригодится».
БМВ
Проекция на ветровое стекло. Почти не реагирует на ухудшение видимости. Высокий процент распознавания, видит светодиодные, временные и висящие над дорогой знаки.
Нечетко реагирует на знаки на широкой дороге. Подсказки навигации о разрешенной скорости не всегда верны, полезен был бы контроль зоны действия знаков при помощи навигационной системы.
«Опель»
Распознает дополнительные таблички и знаки «Автомагистраль». Выдает информацию только о реальных дорожных знаках, не путая водителя. Видит светодиодные, временные и висящие над дорогой знаки.
Знаки, отменяющие и разрешающие обгон, удерживаются на дисплее всего 15 с. Систему необходимо активировать после каждого пуска двигателя. Эффективность снижается ночью и при дожде. Не распознает криво стоящие знаки.