УДК 004.932.2

АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ

Савичева Светлана Владимировна1, Малыгина Валерия Сергеевна1
1Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Аннотация
Данная статья посвящена актуальной задаче по распознаванию дорожных знаков. Предложен алгоритм распознавания дорожных знаков. Приведены примеры работы данного алгоритма, а также результаты исследования.

Ключевые слова: распознавание дорожных знаков


RECOGNITION ALGORITHM OF ROAD SIGNS

Savicheva Svetlana Vladimirovna1, Malygina Valeriya Sergeevna1
1Murom Institute (branch) of Vladimir State University named after Alexander G. and Nicholas G. Stoletovs

Abstract
This article is devoted to the actual problem of recognition of road signs. An algorithm for the recognition of road signs. Are examples of using this algorithm, and the results of the study.

Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Савичева С.В., Малыгина В.С. Алгоритм распознавания дорожных знаков // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 4. Ч. 2 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/04/50646 (дата обращения: 01.10.2017).

Введение

Современный человек всячески старается сделать свою жизнь комфортнее. Благодаря этому общество давно перешло от гужевых повозок к комфортабельным автомобилям, самолетам, поездам и другому виду транспортных средств. С развитием технологий транспортные средства стали более быстрыми, эргономичными и безопасными.  Из-за темпов жизни современных мегаполисов, да и небольших провинциальных городов, наиболее популярным транспортным средством становятся легковые автомобили.

Просматривая сводки дорожных служб можно сделать вывод, что с ростом количества автолюбителей, увеличивается и число дорожно-транспортных происшествий (ДТП). Одной из причин такой печальной статистики является несоблюдение скоростного режима. В связи с этим многие автопроизводители стали внедрять системы распознавания дорожных знаков. Все эти системы далеки от совершенства, т.к. зачастую знаки скрыты ветками деревьев и другими объектами (рис. 1).

Скрытый дорожный знак

Рис. 1 –Скрытый дорожный знак

Исходя из этого следует, что актуальным является разработка алгоритма, который позволит обнаружить интересующие нас объекты (дорожные знаки) и на основе базы эталонных объектов распознать неизвестный (скрытый) объект.

Алгоритм распознавания дорожных знаков

Данный алгоритм состоит из следующих этапов.

Первоочередной задачей является обнаружение контуров знаков ограничения скоростного режима (рис. 2). Для этого хорошо подходит цветовая модель HSV, которая представляет собой нелинейное преобразование модели RGB.

Преобразование в HSV выглядит следующим образом:

Рис.2 – Знаки скоростного регулирования

Считаем, что:

Hepsilon [0,360); S,V,R,G,Bepsilon [0,1]

Пусть  MAX – максимальное значение из R, G, B, а  MIN — минимальное из них.

Произведя исследования, можно заметить, что значения тона для оттенков красного цвета, которые содержат знаки, всегда находится в одном диапазоне:

                                             250 < H < 360                                         (1)

Исключение составляет ночное время, когда цвета довольно сильно искажаются и диапазон принимает следующие значения:

                                              30 < H < 360                                          (2)

Используя данные диапазоны становится возможным с высокой точностью бинаризовать входные изображения, что позволит снизить нагрузку на устройство, которое производит вычисления.

Исходя из этого алгоритм бинаризации [1,2] состоит из следующих шагов:

  1. Берется точка на изображении.
  2. Проверяется значение H для данной точки.
  3. Если H точки лежит в диапазоне (формулы 1-2), присваиваем значение 1, в противном случае 0.

Для полностью открытых знаков бинаризация выглядит следующим образом (рис.3).

Рис. 3 – Бинаризация дорожных знаков

Из рисунка видно, что при подобной бинаризации возникают шумы.  От них можно эффективно избавиться применив алгоритм медианной фильтрации (рис.4).

Рис.  4 – Применение медианной фильтрации

Избавление от большинства шумов и неровностей контуров, возникающих при бинаризации положительно сказывается на обнаружении контуров объектов (рис. 5).

Рис. 5 – Обнаружение контуров объектов.

В итоге в результате применения алгоритма распознавания получили контур дорожного знака и класс знака (ограничение скорости). Распознать цифры внутри контура достаточно просто для этого можно использовать любую OCR библиотеку, которые находятся в свободном доступе.

Результатом данной работы стал алгоритм распознавания дорожных знаков, который можно адаптировать под все существующие классы дорожных знаков. Проверка разработанного алгоритма производилась на изображениях дорожных знаков. Проведенные испытания показывают, что алгоритм работает корректно в 94% случаев с изображениями знаков на которых площадь отображения более 80%. И достигает 100% если знак виден полностью. Как правило, ошибка заключается в некорректном определении цифр. Поэтому в дальнейшем для развития проекта необходимо разработать специализированный алгоритм распознавания цифр с учетом специфики видимости дорожных знаков.


Библиографический список
  1. Садыков С.С., Савичева С.В. Распознавание отдельных и наложенных плоских объектов – Владимир: Изд-во ВлГУ, 2012. – 265 c.
  2. Савичева С.В. Экспериментальное исследование алгоритма идентификации плоских объектов //Алгоритмы, методы и системы обработки данных, 2010, №15. С.153-160.


Все статьи автора «Комкова Светлана Владимировна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: