Аннотация:
В статье предлагается эффективный алгоритм для обнаружения дорожных знаков в видео, полученного с помощью камеры, установленной в автомобиле. Обнаружение и классификация дорожных знаков реализованы с использованием CUDA и работают в режиме реального времени. Скорость автомобиля используется для прогнозирования положения дорожных знаков в соседних кадрах в видеопоследовательности. Использование такого отслеживания дорожных знаков повышает надёжность работы системы. Экспериментальные результаты подтвердили высокую эффективность разработанной системы обнаружения дорожных знаков.

Ключевые слова :
обнаружение дорожных знаков, отслеживание дорожных знаков, обработка изображений, система компьютерного зрения, графические процессоры.

Цитирование:
Якимов, П.Ю. Отслеживание дорожных знаков в видеопоследовательности с использованием скорости автомобиля / П.Ю. Якимов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 5. – С. 795-800. DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-5-795-800.

Литература:

1. Nikonorov, A. Traffic sign detection on GPU using color shape regular expressions / A. Nikonorov, P. Yakimov, M. Pet­rov // VISIGRAPP IMTA-4 Workshop proc. – 2013. – Paper 8.
2. Ruta. A. A New Approach for In-Vehicle Camera Traffic Sign Detection and Recognition / A. Ruta, F. Porikli, Y. Li, S. Watanabe, H. Kage, K. Sumi // IAPR Conference on Machine vision Applications (MVA), Session 15: Machine Vision for Transportation, Yokohama, Japan. – 2009. – P. 509-513.
3. Belaroussi, R. Road Sign Detection in Images / R. Belaroussi, P. Foucher, J.P. Tarel, B. Soheilian, P. Charbonnier, N. Paparoditis // A Case Study, 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). – 2010. – P. 484-488.
4. Lafuente-Arroyo, S. Road sign tracking with a predictive filter solution / S. Lafuente-Arroyo, S. Maldonado-Bascon, P. Gil-Jimenez, H. Gomez-Moreno, F. Lopez-Ferreras // IEEE 32nd Annual Conference on Industrial Electronics. – 2006. – P. 3314-3319.
5. Lopez, L. Color-based road sign detection and tracking. Image Analysis and Recognition / L. Lopez, O. Fuentes // Lecture Notes in Computer Science. – 2007. – Vol. 4633. – P. 1138-1147.
6. Якимов, П.Ю. Предварительная обработка цифровых изображений в системах локализации и распознавания дорожных знаков // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 3. – С. 401-405.
7. Фурсов, В.А. Локализация контуров объектов на изображениях при вариациях масштаба с использованием преобразования Хафа / С.А. Бибиков, В.А. Фурсов, П.Ю. Яки­мов // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 4. – С. 496-502.
8. Ruta, A. Detection, Tracking and Recognition of Traffic Signs from Video Input / A. Ruta, Y. Li, X. Liu // Proceedings of the 11th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Beijing, China. – 2008. – P. 55-60.
9. Møgelmose, A. Learning to Detect Traffic Signs: Comparative Evaluation of Synthetic and Real-World Datasets / F. Møgelmose, M. Trivedi, M. Moeslund // IEEE 21st International Conference on Pattern Recognition. – 2012. – P. 3452-3455.
10. Lafuente-Arroyo, S. A decision support system for the automatic management of keep-clear signs based on support vector machines and geographic information systems / S. Lafuente-Arroyo, S. Salcedo-Sanz, S. Maldonado-Basc´on, J.A. Portilla-Figueras, R.J. Lopez-Sastre // Expert Systems with Applications. – 2010. – Vol. 37, Issue 1. – P. 767-773.
11. Timofte, R. Multi-view traffic sign detection, recognition, and 3D localization / R. Timofte, K. Zimmermann, L. Van Gool // Machine Vision and Applications. – 2014. – Vol. 25, Issue 3. – P. 633-647.
12. Chunzhao, G. Robust road detection and tracking in challenging scenarios based on Markov random fields with unsupervised learning. Intelligent transportation systems / G. Chunzhao, S. Mita, D. McAllester // IEEE Transactions on. – 2012. – Vol. 13(3). – P. 1338-1354.
13. Mogelmose, A. Vision-Based Traffic Sign Detection and Analysis for Intelligent Driver Assistance Systems: Perspectives and Survey / A. Mogelmose, M.M. Trivedi, T.B. Moeslund // Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on. – 2012. – Vol. 13(4). – P. 1484-1497.
14. Houben, S. Detection of Traffic Signs in Real-World Images: The German Traffic Sign Detection Benchmark / S. Houben, J. Stallkamp, J. Salmen, M. Schlipsing, C. Igel // International Joint Conference on Neural Networks. – 2013.
15. Mathias, M. Traffic sign recognition – how far are we from the solution? / M. Mathias, R. Timofte, R. Benenson, L.V. Gool // Proceedings of IEEE International Joint Conference on Neural Networks. – 2013. – P. 1-8. – ISSN 2161-4393.

---

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332 56 22, Fax: +7 (846) 332 56 20