ДЕТЕКТИРОВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА YOLO ВЕРСИИ 3 (на англ. яз)
Аннотация:
Исследован эффективный метод обнаружения и классификации различных категорий дорожных знаков. Для построения целостной модели с комплексным решением был предложен метод с двумя этапами. На первом этапе метод включает выполнение эффективной локализации дорожных знаков на основе алгоритма YOLO версии 3 (You Only Look Once). Для первого этапа дорожные знаки группируются в четыре категории в соответствии с их формой. На втором этапе выполняется точная классификация обнаруженных дорожных знаков в соответствие с одной из заранее определенных 43 категорий. Второй этап построен на модели с одним сверточным нейронным слоем. Модель обнаружения дорожных знаков обучается на GTSDB (German Traffic Sign Detection Benchmark) с 630 и 111 RGB-изображениями для обучения и валидации соответственно. Модель классификации обучается на GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark) с 66000 RGB-изображениями, с помощью библиотеки «numpy», фильтрами сверточного слоя размерностью 19 × 19, и достигла точности 0,868 на наборе данных для тестирования. Результаты экспериментов показали, что обучение глубокой нейронной сети первой модели только с 4 категориями для определения координат дорожных знаков выдает высокую точность mAP (mean Average Precision), достигающую 97,22 %. Дополнительный сверточный слой второй модели, добавленный для окончательной классификации, создает эффективную целостную систему. Эксперименты по обработке видео- файлов показали FPS (frames per second) в диапазоне 36 и 61, что делает систему пригодной для использования в реальном времени. FPS зависел от количества дорожных знаков, которые должны быть локализованы и клас- сифицированы в каждом отдельном кадре, и находились в диапазоне от 6 до 1.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАПРАВЛЕНИЯ УСАДКИ ПРИ ГОЛОГРАФИЧЕСКОЙ ЗАПИСИ В СРЕДЕ BAYFOL HX
- ПОДХОД К ВЕДЕНИЮ АЭРОСЪЕМКИ МЕСТНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПОНОВКИ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ КАМЕР
- МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ БИНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ, ВОССТАНОВЛЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ГОЛОГРАММ-ПРОЕКТОРОВ
- ДЕФЕКТОСКОПИЯ БАЛТИЙСКОГО ЯНТАРЯ: ОПТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МАКРО- И МИКРОСТРУКТУРЫ
- ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКАЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ И ИЗГИБОВ ПРОТЯЖЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВЕ
- ВОССТАНОВЛЕНИЕ ДИСКРЕТНЫХ СПЕКТРОВ, ИЗЛУЧАЕМЫХ ВЕЩЕСТВОМ В ГЛУБОКОМ ВАКУУМЕ, С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМА ИНТЕГРАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ
- АЛГЕБРАИЧЕСКИЙ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ РОБАСТНОСТИ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
- ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ ОДНОВРЕМЕННОЙ ЛОКАЛИЗАЦИИ И ПОСТРОЕНИЯ КАРТЫ
- ОБЗОР МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРОВ И МОРФОЛОГИИ ВЕЗИКУЛ НИОСОМАЛЬНОЙ ДИСПЕРСИИ
- МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ В ПРОСТЫХ СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЯХ
- ПОСТРОЕНИЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ ПО ПРИМЕРАМ ПОВЕДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОДХОДА УТОЧНЕНИЯ АБСТРАКЦИИ ПО КОНТРПРИМЕРАМ
- ДИСТИЛЛЯЦИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ И ОПИСАНИЯ КЛЮЧЕВЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЙ
- МЕТОД ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПЕРЕНОСИМОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПЕРЕНАЦЕЛИВАЕМОЙ СРЕДЫ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОГРАММ
- ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ АРХИТЕКТУРЫ U-NET ДЛЯ ЗАДАЧИ ЛОКАЛИЗАЦИИ НАРУШЕНИЙ ЦЕЛОСТНОСТИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
- ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ С ЕСТЕСТВЕННЫМ КВАНТОВАНИЕМ
- ТЕХНИЧЕСКАЯ ПНЕВМОСИСТЕМА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ УСТРОЙСТВ С ОПРЕДЕЛЕННЫМИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ
- СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕДАТОЧНЫХ ОТНОШЕНИЙ КОЛЕННОГО СУСТАВА
- СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ФОРМИРОВАНИЯ ДИАГРАММ НАПРАВЛЕННОСТИ МИКРОФОННЫХ РЕШЕТОК В СРЕДЕ MATLAB
- QR-КОДЫ С АНИМАЦИЕЙ ДЛЯ ЦИФРОВЫХ ПРОПУСКОВ
- ВЛИЯНИЕ ФОТОАКТИНИЧНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ НА ПОКАЗАТЕЛЬ ПРЕЛОМЛЕНИЯ ОРГАНИЧЕСКИХ СОКРИСТАЛЛОВ НА ОСНОВЕ СОЕДИНЕНИЙ АМИНОПИРИДИНОВОГО РЯДА