*113024*

Попов Е. Ю., Крыжановский Д. И.

Волгоградский государственный технический университет

Автоматизация распознавания дорожных знаков ограничения скорости на базе мобильных устройств

Аннотация

В работе рассмотрено применение различных алгоритмов обработки цифровых изображений и алгоритмов идентификации для автоматизации распознавания дорожных знаков ограничения скорости на изображениях, получаемых с камеры мобильного устройства (смартфон, планшет, нетбук) в реальном масштабе времени. На основе предложенного алгоритма разрабатывается программный продукт для устройств на мобильной программной платформе Google Android, который позволит водителям любых автомобилей повысить безопасность передвижения за счет применения системы распознавания дорожных знаков без необходимости покупки и установки специальных технических устройств, вносящих изменения в конструкцию автомобиля.

Введение

С каждым годом количество автомобилей в мире возрастает, соответственно возрастает и количество дорожно-транспортных происшествий. В связи с этим все больше внимания уделяется автомобильным системам интеллектуальной обработки информации и поддержки принятия решений. Одной из наиболее современных таких систем является система распознавания дорожных знаков, функциональные возможности которой заключаются в оповещении водителя о наличии дорожных знаков в поле зрения камеры и предупреждении о приближении к опасным участкам дороги.

Идентификация дорожных знаков относится к актуальной и сложной научно-практической задаче распознавания образов. В настоящее время в этой области ведутся интенсивные исследования [4]. Результатом этих работ стало появление коммерческих интеллектуальных систем, основной особенностью которых является закрытость алгоритма функционирования. Серийные автомобили, оснащенные системой распознавания дорожных знаков и дорожной разметки, появились на рынке в 2010 - 2011 гг. Однако данной системой оснащаются только автомобили премиум-класса (BMW 5-й, 6-й, 7-й серий, Mercedes E класса и выше, Opel Insignia). Даже для этих автомобилей данная система предлагается в виде дорогой опции в комплекте с навигационной системой. Из данных фактов можно сделать вывод, что система распознавания дорожных знаков рядовому потребителю практически недоступна. Также следует отметить, что многие системы подобного рода основаны на алгоритмах с высокой ресурсоемкостью, что затрудняет их использование в системах реального времени.

С другой стороны одной из тенденций современного мира является стремительное развитие мобильных устройств (смартфоны, планшеты, нетбуки) и повышение их производительности с каждым годом. Такие устройства доступны практически каждому потребителю. Данные устройства имеют широкие функциональные возможности (фото и видеосъемка, GPS – навигация, выход в интернет, множество датчиков: гироскоп, акселерометр и т. д.). Поэтому целесообразным является создание приложения – системы распознавания дорожных на базе данных мобильных устройств.

Цель данной работы заключается в разработке алгоритма, осуществляющего распознавание дорожных знаков ограничения скорости, основной особенностью которого является высокая скорость обработки кадров на мобильном устройстве (не менее 5 кадров/с) и реализация данного алгоритма в программной системе на базе мобильной программной платформы Google Android.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1) Провести анализ алгоритмов предобработки изображений.

2) Провести анализ методов распознавания формы объектов на изображении.

3) Провести анализ алгоритмов идентификации объектов на растровом изображении.

4) Провести маркетинговый анализ аналогов разрабатываемой системы.

5) Разработать прототип системы на базе мобильной платформы Google Android.

Аналоги разработки

В качестве аналогов данной разработки выступают интегрируемые в автомобили премиум-класса системы распознавания дорожных знаков. Система распознавания дорожных знаков существует в следующих серийных автомобилях (стоимость 1000 – 4000 евро + стоимость авто премиум класса):

§ BMW 5-й, 6-й и 7-й серий

§ Mercedes-Benz CL, CLS, E, S-Class

§ Audi A8

§ Opel Insignia

§ Saab 9-5

Единственным портативным устройством, обладающим данной функциональностью является автомобильный навигатор Blaupunkt Travel Рilot 700 (стоимость ~600 евро).

Предлагаемое решение

Суть предлагаемого решения заключается в следующем: мобильное устройство с помощью автомобильного держателя закрепляется на лобовом стекле автомобиля. С помощью встроенной камеры устройства приложение в реальном времени получает снимки дороги, которые являются кадрами видеопоследовательности. На каждом кадре приложение пытается обнаружить дорожные знаки ограничения скорости. В случае обнаружения такого знака, приложение выводит на экран устройства изображение найденного знака. Отслеживание текущей скорости автомобиля производится мобильным устройством с помощью датчика GPS. В случае превышения водителем допустимой на данном участке дороги скорости, приложение производит звуковое оповещение водителя об этом.

Главными преимуществами разрабатываемой программной системы над аналогами является отсутствие для пользователя необходимости в покупке специального дорогостоящего технического устройства для выполнения функции распознавания дорожных знаков, возможность применения разрабатываемой системы в любом автомобиле.

В результате анализа алгоритмов предобработки изображений, алгоритмов распознавания формы объектов и алгоритмов идентификации объектов на растровом изображении был разработан следующий алгоритм обработки кадра видеопоследовательности:

1) Применение фильтра Гаусса с ядром 7×7.

2) Перевод из цветового пространства RGB в цветовое пространство HSV.

3) Сегментация (определение областей красного цвета).

4) Нахождение границ с помощью детектора границ Canny [5].

5) Поиск контуров на кадре видеопоследовательности и отсеивание мелких контуров и контуров формы, не соответствующей форме дорожных знаков ограничения скорости.

6) Приведение найденных участков, предположительно содержащих дорожные знаки к единому размеру (50×50 пикселей).

7) Идентификация дорожного знака с помощью нейронной сети с архитектурой многослойный персептрон.

Также в процессе исследования была разработана архитектура программной системы и сформулированы требования к характеристикам мобильных устройств, на которых система будет функционировать.

Рис. 1. Архитектура разрабатываемой системы

Прототип системы для мобильной программной платформы Google Android был реализован с использованием хорошо оптимизированных библиотек технического зрения OpenCV 2.3 и FastCV.

Заключение

В результате проделанной работы разработан алгоритм распознавания дорожных знаков ограничения скорости. В ходе экспериментального исследования установлено, что точность (около 91 %) и быстродействие (5 кадров/с) алгоритма позволяет создавать на его основе интеллектуальные системы технического зрения на базе мобильных устройств, способные в режиме реального времени оповещать водителя о наличии дорожных знаков ограничения скорости в поле зрения камеры.

Разрабатываемая программная система поможет водителям автомобилей:

§ Снизить аварийность на дорогах.

§ Избежать штрафов за нарушение правил дорожного движения.

§ Комфортнее и безопаснее передвигаться по незнакомой местности.

§ Понизить уровень стресса при вождении автомобиля.

1 Журавель И.М. Краткий курс теории обработки изображений. – М., 1999.

2 Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера – 2005. – 1072 с.

3 Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV. — Sebastopol: O'Reilly, 2008. — 555 p.

4 Brkic K. An overview of traffic sign detection methods.

5 Canny J. A Computational Approach to Edge Detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. — November 1986. — V. 8, N. 6. — P. 679 – 697.