Информационная технология обнаружения и различения дорожных знаков в мобильных системах технического зрения
В ходе исследований обоснованы модели изображений дорожных знаков и артефактов, с их использованием построены методы и алгоритмы предварительной обработки, обеспечивающие высокое качество обнаружения и различения дорожных знаков и обработку видеокадров в реальном времени.
Основываясь на результатах моделирования отклика простейших геометрических фигур в аккумуляторном пространстве Хафа, разработаны и исследованы новые алгоритмы обнаружения и различения дорожных знаков, обеспечивающие высокое качество и быстродействие в условиях вариаций масштаба регистрируемых изображений, связанных с движением автомобиля.
Разработаны параллельные численные алгоритмы обнаружения и различения дорожных знаков и устранения артефактов с использованием массивно-многопоточной архитектуры (CUDA). Предварительная обработка ускорилась в среднем в 12 раз, обнаружение и различение знаков – примерно в 16 раз.
Разработана сквозная информационная технология обнаружения и различения дорожных знаков и создан программный комплекс, обрабатывающий более 40 кадров в секунду, что позволяет решать задачу обнаружения и различения дорожных знаков в реальном времени.
|
| Рис. 1. Иллюстрация применения технологии обнаружения и различения |
При тестировании разработанных алгоритмов на 9987 изображениях с запрещающими и предупреждающими знаками процент верно найденных и распознанных знаков составил 97,3%. При этом 2,7% случаев – это отказ от распознавания. Анализ показал, что качество изображений в этих случаях не удовлетворяет условиям ГОСТ.
Теоретическая значимость работы состоит в развитии теории обобщенного преобразования Хафа, в частности, предложена новая модификация алгоритма, позволяющая решать задачу обнаружения и различения объектов в мобильных системах технического зрения. Предложенные в диссертационной работе модификация алгоритма обобщенного преобразования Хафа и алгоритм устранения артефактов могут использоваться также при разработке методов и алгоритмов обработки видеоинформации в различных транспортных системах, робототехнике, стационарных системах видеоконтроля и др.
Практическая значимость работы состоит в создании действующего прототипа интеллектуальной системы автомобильной безопасности, включающего функции обнаружения и различения дорожных знаков. Результаты диссертационной работы используются в ОАО «АВТОВАЗ», РКЦ «ЦСКБ-Прогресс», научных исследованиях Самарского государственного аэрокосмического университета им. С.П. Королева и Института систем обработки изображений РАН (Самара).
Создан программный комплекс для обнаружения и различения дорожных знаков, на программный комплекс получены следующие патент и свидетельства о регистрации программы: