Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
В настоящей работе приведены результаты разработки системы распознавания дорожных знаков, предназначенной для предоставления водителю дополнительной информации и поддержки принятия решения по управлению автомобилем. Алгоритм распознавания состоит из трех основных этапов: сегментации изображения по цвету, поиска дорожных знаков и классификации. На первом этапе был разработан и протестирован алгоритм сегментации по цвету. Информативным параметром изображения является цвет, представленный в RGB формате, а результатом сегментации - бинарное изображение, которое выделяет дорожные знаки и другие изображения с одинаковыми цветами. Этот алгоритм показал хорошую работоспособность на сотне изображений, содержащих разные дорожные знаки, полученные в разных местах, при разном освещении и в разную погоду. При использовании этого алгоритма было достигнуто приблизительно 85% успешной сегментации.
This thesis presents a traffic sign recognition system and classifies road and traffic signs for purpose of help the driver to take his action correctly based on the traffic sign which detected by the system. It uses images taken by a camera on vehicle moving on the road. The system is consisting of three main stages, color segmentation, recognition and classification. At the first the color segmentation algorithm has been developed and tested. The input is a RGB image color and the output of the segmentation is a binary image has the road traffic signs as well as number of objects with the same colors. This algorithm has been using hundreds of images and the algorithm is performing well. It also robust as it was tested on different signs in different places with different weather and in different times of the day. Approximately 85% successful segmentation rate was achieved by using this algorithm.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Статистика использования
Количество обращений: 78
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |