Wikipedia

Recoñecemento de sinais de tráfico: Diferenzas entre revisións

Explorar o historial de forma interactiva
← Edición máis vellaEdición máis nova →
Contido eliminado Contido engadido
VisualTexto wiki
Error ortográfico corregido
Etiquetas: edición desde un dispositivo móbil Edición feita a través da aplicación móbil Edición desde aplicación iOS
Sen resumo de edición
Etiqueta: edición de código 2017
Liña 1:
[[Ficheiro:Spain traffic signal s28.svg|miniatura|Inicio de zona residencial]]
 
'''Detección de sinais de tráfico''' é un algoritmo de visión por computador, forma parte da familia de algoritmos da tecnoloxía [[ADAS]]. Nos vehículos modernos equipados con sensores pasivos como a [[cámara]] pódese executar o proceso de identificación dos sinais de tráfico visíbeis na vía pública, permitindo ao sistema de navegación alertar ao condutor en caso de accións indebidas ou perigosas (p. ex. sobrepasarsuperar o límite de velocidade permitido ou tomar unha vía en dirección contraria ou prohibida)<ref>[https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-60243-6_10 Detección de sinais de tráfico]{{en}}</ref>
==Descrición==
Liña 7:
Pódense distinguir tres compoñentes principais comúns a tódalas solucións do algoritmo : detección, clasificación e integración temporal. A detección procura atopar sinais identificativos de cor ou forma para xerar un conxunto de rexións probábeis onde se pode atopar o sinal de tráfico na imaxe dada. O resultado desta detección normalízase, adecuando as intensidades dos píxeles para posteriormente ser analizados nunha fase de clasificación determinando se realmente entran na categoría de sinal de tráfico válido. Nun paso final, a integración temporal consiste en aumentar a confianza na decisión tomada pola fase de clasificación considerando imaxes subsecuentes á dada; isto require dunha capacidade de seguimento da rexión de interese a medida que pasa o tempo e o vehículo continua en movemento.
 
Os métodos de detección basadosbaseados na cor acostuman aadoitan segmentar polos máis comúns nestes obxectos (vermello, azul e amarelo). Aquí existen diverxencias na programación, é posíbel a parametrización do algoritmo coa búsqueda das cores requeridas ou pódese apostar por algoritmos de [[aprendizaxe automática]]. Por exemplo, Janssen et al.<ref>[https://scholar.google.com/scholar_lookup?title=F.Stein%2C%20and%20S.%20Ott.%20Hybrid%20approach%20for%20traffic%20sign%20recognition&author=R.%20Janssen&author=W.%20Ritter&pages=390-395&publication_year=1993 Detección de sinais de tráfico]{{en}}</ref> emprega unha guía de segmentación de píxeles baseada nunha táboa [[LUT]], que se obtén tralo adestramento dun polinómio de clasificación sobre un basto conxunto de datos. Este conxunto de datos require dunha fase previa de traballo manual onde operarios rexistran onde se localiza o sinal de tráfico baixo moi diversas condicións lumínicas. Após a clasificación dos píxeles en diversas clases de cor, increméntase gradualmente a rexión e pásase a un proceso de filtrado, no cal rexións candidatas son seleccionadas en base á cor, formas xeométricas xerais e locais, e relacións topolóxicas (p. ex. veciñanza)
Os métodos centrados na localización de formas non require de cor. Blancard <ref>[https://scholar.google.com/scholar?q=%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20M.%20de%20Saint%20Blancard.%20Road%20Sign%20Recognition%3A%20A%20Study%20of%20Vision-based%20Decision%20Making%20for%20Road%20Environment%20Recognition%2C%20chapter%207.%20Springer%20Verlag%2C%201991.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20 Detección de sinais de tráfico]{{en}}</ref> defende unha segmentación dos eixos do sinal e unir estes resultados á representación da contorna, de onde se extrae información do perímetro ou da curvatura.
Comparar os métodos de búsqueda de cor e forma provee dun mecanismo directo de detección, porén existe un debate académico sobre o límite da precisión dos sistemas so baseados na cor. Na práctica, valores de cor medidos co mesmo sensor poden variar significativamente. Isto pode levar a interferencias e erros de medida, comunmente entre o valores "reais" de azul e vermello. Adicionalmente problemas como o traballo con sinais totalmente brancas pode conducir a erros en xuízo de indentificación. A isto súmase o feito de non poder controlar o proceso de extensión da rexión até dar co sinal completo.
Detección basada na forma considérase máis estábel, en especial co respecto ás variacións lumínicas. A isto súmase á desvantaxe de requerir unha demanda computacional moito máis alta que os seus homólogos basadosbaseados só na cor.<ref>[https://scholar.google.com/scholar_lookup?title=A%20study%20on%20traffic%20sign%20recognition%20in%20scene%20image%20using%20genetic%20algorithms%20and%20neural%20networks&author=Y.%20Aoyagi&author=T.%20Asakura&pages=1838-1843&publication_year=1996 Detección de sinais de tráfico]{{en}}</ref>
 
==Conxunto de datos de traballo==
Traído desde «https://gl.wikipedia.org/wiki/Recoñecemento_de_sinais_de_tráfico»