С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Видео-система распознавания дорожных знаков для поддержки вождения: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.04.01_17 - Интеллектуальные системы (международная образовательная программа на иностранном языке)
Creators: Яссер Харфуш
Scientific adviser: Малыхина Галина Федоровна
Other creators: Киселева Людмила Анатольевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Анализаторы изображений; Вычислительные машины электронные персональные — Программы прикладные; Вычислительные машины электронные персональные — Применение
UDC: 004.932.2
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: English
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-6350
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 73
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics