Детальная информация

Данная работа посвящена разработке алгоритма распознавания дорожных знаков на кадрах видеопотока, полученного с камеры робота. Цель работы — разработка алгоритма распознавания дорожных знаков мобильным роботом. В ходе выполнения работы были рассмотрены различные методы распознавания изображений и проведено их сравнение. Для распознавания было выбрано ограниченное множество дорожных знаков: запрещающие, предупреждающие, предписывающие, знаки особых предписаний. Разработан алгоритм, распознающий дорожные знаки на основе их формы, цвета контура и особых точек. Результатом выполнения работы является алгоритм, реализованный на языке программирования Java с использованием библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Проведено исследование качества и времени работы реализованного алгоритма при анализе фотографий дорожных знаков и кадров видеопотока, полученного с камеры робота. Рассмотрена зависимость точности распознавания от освещения, изменения углов поворота, процента перекрытия дорожного знака, скорости робота. Проведено сравнение точности и времени работы разработанного алгоритма с алгоритмом ORB. Разработанный алгоритм распознавания дорожных знаков может являться составной частью комплексного алгоритма движения робота в зависимости от дорожной ситуации. Например, алгоритм может использоваться для определения траектории и режима движения при внутрискладском и межскладском перемещении груза роботом.

The given work is devoted to the development of an algorithm for recognizing road signs on the frames of the video stream received from the robot’s camera. The purpose of the work is to develop road sign recognition algorithm that can work on a mobile robot. In this work, various methods of image recognition were studied and compared. The developed algorithm recognizes prohibiting, warning, prescribing road signs and signs of special instructions based on their shape, outline color and key points. The result of this work is the algorithm implemented using Java programming language using the OpenCV library. The study of the quality and operating time of the implemented algorithm was carried out when analyzing photographs of road signs and frames of a video stream received from the robot’s camera. The dependence of recognition accuracy on lighting, changes in turning angles, percentage of road sign overlap and robot speed is conducted. A comparison of the accuracy and operating time of the developed algorithm with ORB is carried out. The developed algorithm can be a part of the complex robot’s movement algorithm. For example, the algorithm can be used to determine the path and movement mode when transporting goods through the warehouse.