английский текст для ММФ. Диссертация представлена в соответствии с требованиями Университет Нейпира для получения степени Доктор философских наук
 Скачать 1.26 Mb.
|
|
. 3.1: . Рис Структурная схема распознавания и классификации дорожных знаков 3.2 Приложения для распознавания дорожных знаков Методы обнаружения и распознавания дорожных знаков были разработаны в ряде : областей применения К ним относятся (DSS) Система поддержки водителей может обнаруживать и распознавать дорожные знаки в режиме реального времени Это [15, 16], помогает улучшить транспортный поток и безопасность а также избежать опасного вождения , условия такие как столкновения Обнаружение и классификация дорожных знаков является одним из , предметы которые не изучаются глубоко Исследовательские группы сосредоточились на других , аспекты обнаружения знаков в большей степени связанные с разработкой автоматического , пилота , / например обнаружение границ дороги и или распознавание препятствий в 17 , , путь движения транспортного средства например других транспортных средств или пешеходов Другие системы способны дать предупреждения водителям при превышении скорости Будущие интеллектуальные транспортные средства , будет принимать некоторые решения об их скорости траектории и т Д В зависимости от знаков обнаружено Хотя в будущем он может стать частью полностью автоматизированного , транспортного средства сейчас он , может быть опорой для автоматического ограничения скорости автомобиля отправки предупреждения , , сигнал указывающий на превышение скорости предупреждающий или ограничивающий незаконные маневры или указывающий ранее , наличие знака водителю Общая идея состоит в том чтобы поддержать водителя в некоторых , задачи позволяющие ему сосредоточиться на вождении автомобиля : Техническое обслуживание шоссе Используется для проверки наличия и состояния , , , знаки Вместо оператора смотрящего видеокассету которая является утомительной работой потому что , знаки появляются время от времени и оператор должен уделять им большое внимание найти поврежденные можно с помощью системы обнаружения и распознавания дорожных знаков , работа автоматически для знаков с хорошими условиями и предупреждает оператора когда , знак находится но не классифицирован : Знак инвентаризации , Многие миллионы дорожных знаков необходимых для сохранения дорог безопасность и движение транспорта представляют собой особую логистическую проблему , для тех кто ответственный за установку и обслуживание этих знаков Дорожные знаки должны быть должным образом установленные в необходимых местах и опись этих знаков должны быть поддерживается для дальнейшего использования : , , Мобильные роботы Ориентиры похожие на дорожные и дорожные знаки можно использовать для автоматическая мобилизация роботов в зависимости от обнаружения и распознавания этих [16]. ориентиры роботом 3.3 Потенциальные трудности В дополнение к сложному окружению дорог и сцен вокруг них 1.2 проиллюстрированные в разделе дорожные знаки могут быть найдены в различных , условиях таких как , . ., , , повреждены дезориентированы и т Д И следовательно обнаружение и распознавание этих признаков может столкнуться : одна или несколько из следующих трудностей Цвет знака со временем выцветает в результате длительного воздействия солнечного света , . 3.2 [3, 17]. реакция краски с воздухом рис 18 . 3.2: . Рис Выцветшие знаки , , , Видимость зависит от погодных условий таких как туман дождь облака и , . 3.3 [3]. снег как показано на рис 3.3: ( ). Рисунок Плохие погодные условия дождь и снег , Видимость может зависеть от местных изменений освещенности таких как направление , света , сила света зависит от времени суток и сезона а также от , , . 3.3 [11, 18, 19]. тени генерируемые другими объектами рис , Информация о цвете очень чувствительна к изменениям условий освещения таким как , [3, 17, 20]. тени облака и солнце На него может повлиять цвет осветителя ( ), , . 3.4 дневной свет геометрия освещения и геометрия просмотра как показано на рис [21]. 19 . 3.4: . Рис Плохая геометрия освещения , , , Наличие препятствий на сцене таких как деревья здания транспортные средства и , , . 3.5 [18, пешеходы или даже знаки которые перекрывают другие знаки как показано на рис 20]. . 3.5: . Рис Наличие препятствий в сцене , / Наличие на месте происшествия объектов сходных по цвету и или форме с дорожными знаками , [17, 18]. рассматриваемые объекты такие как здания или транспортные средства Они могут быть похожи , . 3.6 к дорожному знаку по цвету форме или даже по обоим параметрам На рис показаны два ; разных случая , в первом случае изображен забор похожий по цвету на дорожный знак Во втором случае , , почтовый ящик имеет ту же форму и цвет что и вывески и расположен очень близко к дорожный знак 20 . 3.6: . Рис Похожие объекты в сцене или похожий цвет фона , ( . 3.7) Признаки могут быть найдены дезориентированными поврежденными рис или закрытыми любым видом , , . 3.5. . 3.7 препятствия даже некоторые другие знаки рис Знаки на рис показывают два , , , различные поврежденные знаки Тот что слева имеет повреждение красного обода в то время как другой , , , - один справа очень старый ржавый поврежденный и цвет его выцвел из за старения . 3.7: . Рис Поврежденные знаки Размер знака зависит от расстояния между камерой и самим знаком - [22]. . 3.8 Дорожные знаки могут казаться повернутыми из за ориентации изображения Рис показывает два изображения одного и того же знака взятые последовательно из двух разных положений на автостраде 21 . 3.8: . Рис Размер знаков зависит от расстояния между камерой и знаком Полученное изображение часто страдает от размытия при движении и вибрации [23]. автомобиля Это , размытие движения не может быть предсказано выше определенного уровня потому что движение автомобиля не известны процессу распознавания Можно сделать утверждение о , движения предметов в будущем если движение непрерывное и неизменное . 3.9 , , На рис показаны два изображения которые страдают от размытия движения Тот что слева , , , движение явно размыто В том что справа знак ясен но фон страдает от сильного размытия при движении . 3.9: . Рис Проблема размытия движения Вывески часто отражают свет с неба или от приближающегося автомобиля во время движения , . 3.10. , слабый световой день или генерация подсветки рис На изображении слева , фары автомобиля хорошо видны на вывеске в то время как изображение 22 , справа изображен знак отражающий свет с неба в камеру Этот самый часто это происходит при сборе изображений на рассвете или в сумерках . 3.10: . Рис Отражение от вывески . 3.11 В разных странах используются разные цвета и разные пиктограммы Рис показывает два изображения для знака ДОХОДНОСТИ Изображение слева взято в , , Нидерланды а изображение справа сделано в Швеции Известно что , внутренняя часть предупреждающего знака в Швеции желтая но даже два обода знака . 3.12 ( ) разные по цвету На рис тот же знак пешеходный переход взят в : , , четыре разные европейские страны Австрия Нидерланды Польша и Швеция , Сравнение четырех изображений показывает что пиктограммы отличаются от страны к стране еще один 3.11: : - ; - . Рисунок Цвета в разных странах слева Нидерланды справа Швеция 23 Австрия Нидерланды Польша Швеция . 3.12: . Рис В разных странах используются разные пиктограммы Люди наклеивают наклейки или пишут на вывесках или повреждают пиктограммы . 3.13 , , изменение формы пиктограммы На рис приведен пример взятый в Барселоне , , Испания Количество наклеек которые люди наклеили на вывеску просто исключительное Отсутствие стандартной базы данных для оценки существующей классификации [12]. методы 24 . 3.13: , . Рис Наклейки повредившие пиктограмму знака , Из вышеперечисленных потенциальных трудностей можно сделать вывод что это чрезвычайно важно разработать алгоритмы обнаружения и распознавания , , дорожных и дорожных знаков обладающих высокой устойчивостью цветовой сегментации высокой нечувствительность к шуму и изменениям яркости и должна быть инвариантна к геометрическим , , такие эффекты как перемещение вращение в плоскости и вне плоскости и изменения масштабирования в [24, 25]. изображение 3.4 Резюме В этой главе была исследована проблема распознавания дорожных знаков В , были проиллюстрированы проблемы с которыми сталкиваются при работе с дорожными , знаками и потенциальные , трудности были перечислены и описаны с помощью изображений собранных из реальных сцен , Распознавание дорожных знаков как концепция также было представлено в этой главе включая его , , определение его значение и применение Показано что распознавание знаков может быть : достигается двумя основными этапами обнаружением и распознаванием На стадии обнаружения знак , обнаруживается в соответствии с информацией о цвете знака а затем в соответствии с информацией о цвете знака ; форма признаки могут быть извлечены и введены в определенный классификатор для определения типа знак в соответствии с пиктограммой , В следующей главе будут рассмотрены теоретические основы включая обзор литературы , , представлена информация которая охватывает различные методы необходимые для решения проблемы трафика распознавание знаков 25 4. Технический обзор , Эта глава охватывает как обзор литературы так и техническое обследование , , , методы используемые в этом исследовании включают цвета извлечение признаков и классификация Глава разделена на четыре раздела В первом разделе представлен обзор литературы проведены охватывающие последние десять лет исследования в области распознавания . A дорожных знаков , изучается и оценивается широкий спектр методик делаются выводы о современное состояние систем распознавания дорожных знаков Второй раздел знакомит с цветом как с важной частью информации для человека , система распознавания дорожных знаков и описывает почему оттенок играет центральную роль в цвете алгоритмы сегментации , В третьем разделе рассматриваются методы извлечения признаков описывающие различные ‘ ’, , моменты которые интенсивно используются в этой области исследований а именно , , Зернике Лежандр - Ортогональные моменты Фурье Меллина и бинарные особенности Хаара ( ) В четвертом разделе представлена машина опорных векторов СВМ в качестве классификации , , сцена Это линейный классификатор который принадлежит к набору классификаторов " называемых контролируемыми " , обучающие классификаторы и могут использоваться как для классификации так и для регрессии 4.1 Обзор литературы 1984 С момента появления первой бумаги в Японии в году распознавание дорожных знаков стало стать одной из важных областей исследований С того времени и до наших дней многие исследовательские группы активно работали в этой области и пытались решить эту проблему с помощью разные подходы Хотя изначально основные шаги на пути к решению кажутся очень удачными , определенные и простые детали используемых подходов показывают что существует несколько , , альтернативы и много идей относительно того как лучше решения лучше надежность или лучше скорость классификации может быть достигнута До сих пор ни один метод решения не , доминировал и это , , очевидно пройдет некоторое время прежде чем системы появятся на рынке : Идентификация дорожных знаков может осуществляться двумя основными этапами . " " и признание В обнаружении исследовательские группы делятся на три группы Первый 26 , , группа исследователей считает что цвета дорожных знаков являются важной информацией с помощью которой , дорожные знаки могут быть обнаружены и классифицированы Вторая группа считает что обнаружение , , дорожные знаки могут быть достигнуты только формой дорожного знака а третий считает что цвет вместе с формой они составляют основу для обнаружения любого дорожного знака Таким , образом существует три : основные подходы к обнаружению дорожных знаков обнаружение с использованием , цветовой информации обнаружение использование информации о форме и обнаружение с использованием информации о цвете и форме Все из , в рецензируемых работах использованы изображения реальных дорожных сцен которые аналогичны изображениям собранные в ходе этого исследования 4.1.1 Цветовое распознавание дорожных знаков , , Методы используемые для обнаружения дорожных знаков варьируются от одного автора к другому , еще один Существует широкий спектр методов используемых для решения этой проблемы o Ghica et al. [26] используется пороговое значение для сегментации пикселей цифрового изображения на объект пиксели и фоновые пиксели Методика основана на расчете расстояния в RGB- - пространство между цветом пикселя и эталонным цветом Неизвестный пиксель это , считается пикселем объекта если он достаточно близок к эталонному цвету о Эстевес и Кехтарнавас [27] , предложили алгоритм способный распознавать " ", " " " ". Предупреждающие знаки Стоп Уступи дорогу и Не въезжай Он состоит из шести : модулей , , RGB- , , цветовая сегментация локализация краев дифференцирование обнаружение краев гистограмма извлечение и классификация Цветовая сегментация используется только для локализации красного края , сегментация выполняется разреженно а межпиксельное расстояние сегментации составляет решительно o Yuille et al. [28] , разработали систему поиска знаков чтобы помочь слабовидящим людям В , ( , автор предположил что знаки состоят из двух цветов один для знака а другой для ), ( , ). текст а границы знаков стереотипны прямоугольник шестиугольник На основе набора тесты для определения семян используется алгоритм выращивания региона для выявления гипотезы регионы о . Ябуки и др [29] предложен способ обнаружения дорожного знака по цвету XYZ. распределение знака в цветовом пространстве Они создали цветовое сходство , карта из цветового распределения которая затем включается в функцию изображения , активной сетевой модели Можно извлечь дорожный знак когда он завернут в активная сеть 27 o Fang et al. [3] HSI рассчитали значение оттенка цветового пространства для каждого пикселя и сходство между этим оттенком и сохраненными значениями оттенков определенных цветов в дороге знаки рассчитаны Затем рассматривается максимальная степень сходства Этот результат подается в перцептивный анализатор для задания цвета знака масленица и . др [30] предложен алгоритм обнаружения дорожных знаков с использованием ВПГ и YUV. Цветовые пространства Система реализуется в два этапа На первом этапе RGB YUV, Y- Изображение преобразуется в цветовое пространство а гистограмма канала , RGB. выравнивается а затем строится новый Цветовая сегментация достигается в RGB- , , HSV второй этап путем преобразования изображения генерируемого первым этапом в YUV , H UV и цветовые пространства а затем применение подходящего значения порога к и AND. ценности Затем эти два результата объединяются с помощью операции o Bénallal Meunier и [31] , разработали систему компьютерного зрения которая встроена в автомобиле и способен распознавать дорожные знаки Было проведено много экспериментов с несколькими дорожными знаками для изучения стабильности цветов при различном освещении RGB. , условия Сегментация достигается с помощью цветового пространства Показано что различия между красными и зелеными и синими компонентами соответственно высоки и может использоваться с соответствующим порогом сегментации 4.1.2 Обнаружение дорожных знаков по форме , , , Методы использующие формы могут быть хорошей альтернативой когда цвета отсутствуют или , , когда трудно различить цвета Методы основанные на форме должны быть в состоянии избежать , трудности связанные с вызовом цветов для обнаружения знаков и надежной обработкой в плоскости , , преобразования такие как перевод масштабирование и поворот Было приложено много , усилий для того чтобы , развивайте эти методы и результаты будут очень многообещающими В следующих рецензируемых работах авторы использовали фигуры в качестве основного источника информации : информация для обнаружения дорожных знаков o . Пиччоли и др [32] [7] и Пароди и Пиччоли обнаружили дорожные знаки с помощью априорного информация о предполагаемом положении знака на изображении Хитрый детектор краев , был применен к области поиска а геометрический анализ проводился на кластерах - из ребер точек извлекают нужную фигуру Внутренняя область каждого кандидата была тестируется по базе данных знаков путем сопоставления с шаблоном Корреляция края 28 для обнаружения кругов использовались пиксели с соответствующим набором круговых масок Треугольники , были обнаружены путем группировки ребер в вертикальные горизонтальные и косые сегменты o |