Автомобили с системой рулевого управления на основе машинного зрения могут иметь три основные цели: a. Доступ с улицы; б. Препятствие для выяснения и c. Распознавание сигналов/дорожных знаков. Первым двум учат давно и у них есть много хороших и многообещающих выводов, Распознавание дорожных знаков, с другой стороны, является менее читаемой областью, наиболее актуальную информацию для водителей предоставляют дорожные знаки на проезжей части, что делает безопасное и легкое вождение. По нашему мнению, дорожные знаки играют ту же роль, что и личный автомобиль. Цвет и форма дорожных знаков сильно отличаются от окружающей и природной среды. Алгоритм, обсуждаемый здесь, использует эту функцию. Он состоит из двух основных частей. Первый, чтобы выяснить это, использует цветовой диапазон для разделения анализа изображения и его композиции для получения сигналов. Во-вторых, на этапах с использованием нейронных сетей. Выходы естественных форумов показаны более подробно. Алгоритм, с другой стороны, ищет другие типы меток, которые можно использовать для указания движущемуся роботу выполнить определенную задачу в определенном месте.
АВТОНОМНАЯ СИСТЕМА
Рассматриваемая система предназначена для идентификации дорожных и маршрутных знаков. Он найдет и отделит один или несколько дорожных знаков от живых цветных изображений камеры. Он направлен на определение отметки полосы движения. Система обнаружения полосы движения помогает избежать несчастных случаев, так как безопасность является основной целью системы. Такие системы имеют целью получение разметки полосы движения и предупреждение водителей в случае отклонения автомобиля от полосы движения на автомобили. Эти системы способствуют значительному повышению безопасности, а также завершают важный шаг к автономному вождению. Распознавание дорожных знаков — одна из самых известных задач, решаемых с помощью компьютерного зрения. Однако ключевыми недостатками являются низкая точность обнаружения и высокая потребность в вычислительной мощности оборудования. Основными проблемами таких программ являются относительно низкая точность и ограниченный запас аппаратной вычислительной мощности, а также неспособность таких систем распознавать дорожные знаки различных стран.
Машинное обучение — это использование искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и развиваться на основе опыта без четкого планирования. Поэтому это используется для идентификации дорожных знаков, где изображения не видны четко. Также для проверки того, что транспортное средство склонно отклоняться от маршрута, идентифицируется с помощью ML. Редактирование изображений Фотографии подаются в качестве входных данных, и приложение позволяет идентифицировать изображения.
Существующая система:
Умные автомобили — развивающаяся область автомобильной и технологической промышленности, которые обнаруживают дорожные знаки и определяют их тип.
Ограничения существующей системы:
Предсказать изношенные/поврежденные знаки невозможно. Обнаружение смены полосы движения во время движения трудно предсказать. Высокая стоимость применения делает технологию безопасности менее доступной для широкой публики. Высокая стоимость применения делает технологию безопасности менее доступной для широкой публики.
Предлагаемая система:
Начальным шагом является обучение модели на множестве образцов изображений дорожных знаков. Затем используйте изображения, снятые камерой, установленной в автомобиле, для обучения модели. Мы можем использовать тензорный поток для построения нейронной сети для обработки изображений для обнаружения дорожного знака. Полоса движения определяется с помощью обработки изображений. Затем, в зависимости от изображений, если на изображении канала был дорожный знак, то на дисплее должно отображаться имя обнаруженного дорожного знака. И предупреждение должно быть дано, если есть тенденция смены полосы движения.
ОБЪЕМ В БЛИЖАЙШЕМ БУДУЩЕМ
Используя эти системы, мы можем не только сделать технологии более доступными для обычных людей, но и проложить дороги для безопасности дорожного движения в ближайшем будущем. Такие автомобили, как Tesla, уже имеют подобные интегрированные системы, но они слишком дороги. Это устраняет необходимость в помощи безопасности вдали от повседневной толпы.
Систему обнаружения можно легко разработать как мобильное приложение, загрузка которого будет стоить людям почти ничего. Это приложение может работать, просто установив смартфон на приборную панель автомобиля, а камеру этого телефона можно использовать для приема дорожных объектов в качестве входных данных и оповещения водителя, если они выезжают за пределы полосы движения. Более того, в определении скорости поможет акселерометр в смартфоне. Обнаружив знаки ограничения скорости, система может предупредить водителя о превышении скорости. Технологии должны быть нацелены не только на то, чтобы приносить прибыль, но и на то, чтобы быть более доступными для всех, чтобы сделать общество лучше.
ВЫВОД
Дорожные знаки предоставляют ценную информацию водителям и другим участникам дорожного движения. Они представляют собой правила, которые действуют для обеспечения вашей безопасности и помогают передавать сообщения водителям и пешеходам, которые могут поддерживать порядок и снижать количество аварий. Пренебрегать ими может быть опасно. В большинстве знаков используются изображения, а не слова, поэтому по ним легко понять, что представляет собой каждое изображение, и чтобы вы использовали их для информирования о своем вождении. Невыполнение этого требования может привести к серьезной аварии или штрафу. Часто по разным причинам дороги можно пропустить по незнанию. Чтобы избежать этого, система обнаружения дорожных знаков может помочь, постоянно следя за дорогой и информируя о дорожных знаках, которые она обнаруживает, и может снизить вероятность пропуска важных дорожных знаков.
Не учись строить, строй, чтобы учиться!
