Введение 3
Г лава 1. Задача и методы обнаружения объектов 5
1.1. Категоризация задач компьютерного зрения 5
1.2. Методы обнаружения дорожных знаков 7
1.2.1 Методы, основанные на цвете 7
1.2.2 Методы, основанные на форме 8
1.2.3 Методы, основанные на машинном обучении 9
1.3. Описание современных детекторов 13
1.3.1 Faster R-CNN 15
1.3.2 Single Shot Detector 18
Глава 2. Разработка приложения для обнаружения дорожных знаков 23
2.1. Инструменты реализации 23
2.2. Формирование выборки для обучения модели 26
2.3. Стандартизация входных данных 30
2.4. Модель обнаружения 32
2.5. Обучение нейронной сети 34
2.6. Результат работы приложения 39
2.7. Оценка качества обнаружения дорожных знаков 41
Заключение 43
Список использованных источников 44
Приложение 46
Согласно статистике [13], в большинстве случаев, причиной ДТП служит низкий уровень концентрации водителя в процессе управления автомобилем.
Современные аппаратно-программные средства позволяют по-новому взглянуть на возможные способы обеспечения безопасности участников дорожного движения. Одним из множества решений, призванных улучшить ситуацию, является применение систем ассистирования водителю. Подобные системы способны непрерывно контролировать дорожную обстановку, таким образом, обеспечивая повышенный уровень сохранности на дорогах общего пользования.
Системы, в основе которых лежат методы компьютерного зрения, активно совершенствуются и внедряются в автомобили многими зарубежными производителями, однако отечественный рынок, на данный момент, не располагает доступными решениями. Данная работа направлена на реализацию одной из важнейших подсистем системы автоматизированной помощи водителю, а именно - подсистемы обнаружения российских дорожных знаков. Актуальность данной задачи обусловлена, в первую очередь, вопросами безопасности дорожного движения.
Цель работы заключается в разработке программного решения для обнаружения дорожных знаков РФ на видеопотоке.
Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:
1) Изучить теорию компьютерного зрения.
2) Исследовать методы обнаружения объектов на изображении.
3) Реализовать приложение, учитывая специфику целевого объекта.
4) Выполнить качественную оценку разработанного решения.
В качестве объекта исследования выступает компьютерное зрение.
Предметом исследования являются методы обнаружения объектов на изображении.
Работа включает в себя введение, две главы, заключение, список использованных источников и приложение. Первая глава содержит необходимый теоретический материал. Вторая глава посвящена разработке приложения, его тестированию и анализу полученных результатов. В заключении подведены итоги проделанной работы.
Данная работа была посвящена решению задачи обнаружения российских знаков дорожного движения на видеопотоке. В результате проделанной работы были исследованы методы обнаружения объектов на изображении. Выявлены и подробно изучены наиболее актуальные подходы. С использованием выбранных инструментов была разработана программа, реализующая модели SSD и Faster R-CNN. Исходя из особенностей целевого объекта был предложен и реализован вариант модификации Однокадрового детектора. Для формирования вывода о качестве работы программы было проведено тестирование на реальных данных. Были предложены идеи, связанные с долгосрочными перспективами улучшения работы алгоритма. Результаты качественной оценки подтверждают эффективность внесенных изменений и допускают возможность использования разработанного решения в системах автоматизированной помощи водителю. Архитектура приложения позволяет произвести развертывание модели на мобильных устройствах.
