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

Светлана Александровна Варламова, Кристина Александровна Федосеева

Аннотация


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.


Ключевые слова


распознавание; дорожный знак; сегментация; дорожное движение; поддержка принятия решений

Полный текст:

PDF

Литература


Shneier, M. Road sign detection and recognition / M. Shneier // Proc. IEEE Computer Society Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2005. – P. 215–222.

A New Approach for In-Vehicle Camera Traffic Sign Detection and Recognition / A. Ruta, F. Porikli, Y. Li et al. // IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA), Session 15: Machine Vision for Transportation. – 2005.

Road Sign Detection in Images / R. Belaroussi, P. Foucher, J.P. Tarel et al. // A Case Study, 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). – 2010. – P. 484–488.

Система распознавания дорожных знаков. – http://systemsauto.ru/active/traffic_sign_recognition.html.

Система распознавания дорожных знаков: как она работает?. – http://www.slav-avto.ru/posts/678/.

Назначение и применение системы распознавания дорожных знаков. – http://carextra.ru/obzory/sistema-raspoznavaniya-dorozhnyih-znakov.html.

Moving objects control under uncertainty / I.S. Kobersy, D.V. Shkurkin, A.V. Zatonskiy et al. // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2016. – Vol. 11, no. 5. – P. 2830–2834.

RoadAR антирадар и регистратор для Android. – http://freesoft.ru/roadar_umnyy_videoregistrator.

Проверяем системы распознавания знаков в деле. – https://www.zr.ru/content/articles/444117-proverajem_sistemy_raspoznavanija_znakov_v_dele/.

Прикладное использование M2M-технологий: разработка iOS-приложений для распознавания дорожных знаков. – http://www.azoft.ru/blog/ios-prilozhenie-dlja-raspoznavanija-dorozhnyh-znakov/.

Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 c.

Затонский, А.В. Использование бликовых отражений для автоматического распознавания параметров пены при флотации калийных руд / А.В. Затонский, С.А. Варламова // Обогащение руд. – 2016. – № 2 (362). – С. 49–56.

Оператор Кэнни. – https://ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_Кэнни.

Детектор границ Канни. – https://habrahabr.ru/post/114589/.

ГОСТ Р 52290–2004. Технические средства организации дорожного движения. Знаки дорожные. Общие технические требования. – http://www.nppskmost.ru/files/GOST_P_52290_2004_1.pdf.

ПДД 2018 РФ с изменениями от 18 марта 2018 года. Раздел 10. Скорость движения. – http://www.pdd24.com/pdd/pdd10.

Mathematical and software of the distributed computing system work planning on the multiagent approach basis / S.A. Oleinikova, O.Ya. Kravets, E.B. Zolotukhina et al. // International Journal of Applied Engineering Research. – 2016. – Vol. 11, no. 4. – P. 2872–2878.

Zatonsky, A.V. Balance model of conversation of passengers flows in residental part of city / A.V. Zatonsky // World Applied Sciences Journal. – 2014. – Vol. 30, no. 12. – P. 1772–1775.

Затонский, А.В. Имитационная балансовая модель остановки городского общественного транспорта / А.В. Затонский, Ю.И. Володина // Грузовое и пассажирское автохозяйство. – 2013. – № 12. – С. 70–77.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr180407

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.