ISSN 1991-2927
 

АПУ № 2 (56) 2019

Обнаружение и распознавание дорожных знаков в реальном времени на мобильных устройствах

УДК 004.932.2

Воронов Сергей Васильевич, Ульяновский государственный университет, кандидат технических наук, окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета, доцент кафедры «Радиотехника» УлГТУ. Имеет статьи и монографии в областях обработки и анализа сигналов, изображений и их последовательностей, а также компьютерного зрения. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]С.В. Воронов,

Мухометзянов Ринат Наилевич, университет Ватерлоо, Канада, аспирант университета Ватерлоо, Канада, окончил радиотехнический факультет УлГТУ. Имеет статьи в области компьютерного зрения. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]Р.Н. Мухометзянов,

Воронов Илья Васильевич, Ульяновский государственный университет, окончил радиотехнический факультет УлГТУ, аспирант того же университета. Имеет статьи в области обработки и рекуррентного оценивания параметров цифровых изображений и их последовательностей. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]И.В. Воронов,

Шрамов Вадим Андреевич, ФНПЦ АО «НПО «Марс», окончил радиотехнический факультет УлГТУ, аспирант того же университета. Инженер-исследователь ФНПЦ АО «НПО «Марс». [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]В.А. Шрамов

Обнаружение и распознавание дорожных знаков в реальном времени на мобильных устройствах52_13.pdf

Системы автоматического распознавания дорожных знаков выполняют локализацию дорожных знаков и их распознавание на изображениях, поступающих с бортовых камер автотранспортных средств. Подобные системы направлены на помощь водителям во время движения, а также являются неотъемлемой частью систем автоматического управления или продвинутой поддержки. Статья посвящена детектированию и распознаванию дорожных знаков на основе применения технологий глубокого обучения, адаптированных для мобильных систем с малым энергопотреблением. Предложен подход к распознаванию знаков, состоящий из двух последовательных этапов: детектирование дорожного знака и распознавание класса обнаруженного знака. Данные для анализа были взяты из трех открытых наборов изображений. С целью анализа эффективности полученного решения достигнутые результаты сравнивались с результатами известных подходов к решению задачи детектирования объектов, основанных на применении глубоких сверточных нейронных сетей. Проведенное исследование показало, что предложенный подход для всех использованных наборов данных дал как лучшее качество распознавания, так и максимальное быстродействие.

Глубокое обучение, алгоритм виолы-джонса, сверточные нейронные сети, распознавание дорожных знаков, обнаружение объектов.

© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!