Details

В работе проведен обзор алгоритмов и методов для задач детектирования и распознавания дорожных знаков. Разработаны алгоритмы детектирования предупреждающих дорожных знаков с использованием метода Виолы-Джонса с цветовой сегментацией и альтернативный алгоритм с использованием нейронной сети YOLO и алгоритмы распознавания предупреждающих дорожных знаков на основе сверточной нейронной сети и сети с пространственным преобразованием. Проведено тестирование разработанных алгоритмов на различных платформах и определена наилучшая конфигурация. Рассмотрены методы увеличения производительности системы при помощи платформы ПЛИС.

In this work an overview of algorithms and methods for traffic sign detection and recognition has been provided. A traffic warning sign detection algorithm using Viola-Jones method with an alternative YOLO algorithm and a traffic warning sign recognition algorithm based on a convolutional neural network and on a spatial transform network have been developed. The developed system has been tested on various hardware platforms and the most efficient configuration was chosen. Methods for increasing the performance of the developed traffic warning sign recognition system using FPGA hardware platform have been considered.