Методы и средства поддержки принятия решений водителя автомобиля по ограничению скоростного режима
Автор: Варламова Светлана Александровна, Федосеева Кристина Александровна
Рубрика: Управление в социально-экономических системах
Статья в выпуске: 4 т.18, 2018 года.
Бесплатный доступ
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.
Распознавание, дорожный знак, сегментация, дорожное движение, поддержка принятия решений
Короткий адрес: https://sciup.org/147232222
IDR: 147232222 | DOI: 10.14529/ctcr180407
Список литературы Методы и средства поддержки принятия решений водителя автомобиля по ограничению скоростного режима
- 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.
