Система распознавания дорожных знаков лексус

Обновлено: 19.04.2025

Привет, Хабр! Продолжаем серию материалов от выпускника нашей программы Deep Learning, Кирилла Данилюка, об использовании сверточных нейронных сетей для распознавания образов — CNN (Convolutional Neural Networks).

В прошлом посте мы начали разговор о подготовке данных для обучения сверточной сети. Сейчас же настало время использовать полученные данные и попробовать построить на них нейросетевой классификатор дорожных знаков. Именно этим мы и займемся в этой статье, добавив дополнительно к сети-классификатору любопытный модуль — STN. Датасет мы используем тот же, что и раньше.

Spatial Transformer Network (STN) — один из примеров дифференцируемых LEGO-модулей, на основе которых можно строить и улучшать свою нейросеть. STN, применяя обучаемое аффинное преобразование с последующей интерполяцией, лишает изображения пространственной инвариантности. Грубо говоря, задача STN состоит в том, чтобы так повернуть или уменьшить-увеличить исходное изображение, чтобы основная сеть-классификатор смогла проще определить нужный объект. Блок STN может быть помещен в сверточную нейронную сеть (CNN), работая в ней по большей части самостоятельно, обучаясь на градиентах, приходящих от основной сети.

Весь исходный код проекта доступен на GitHub по ссылке. Оригинал этой статьи можно посмотреть на Medium.

Чтобы иметь базовое представление о работе STN, взгляните на 2 примера ниже:

_{Слева: исходное изображение. Справа: то же изображение, преобразованное STN. Spatial transformers распознают наиболее важную часть изображения и затем масштабируют или вращают его, чтобы сфокусироваться на этой части.}

_{Еще один пример обучения STN и преобразования изображений. Это первая эпоха и первые десятки батчей, использованных для обучения. Видно, как STN распознает очертания знака, чтобы затем сконцентрироваться на нем самом.}

STN работает даже в сложных случаях (например, 2 знака на изображении), но самое главное — STN действительно улучшает качество классификатора (IDSIA в моем случае).

Общее устройство STN: курс молодого бойца

Одна из проблем сверточных нейронных сетей — слишком низкая инвариантность к входным данным: разный масштаб, точка съемки, шум на заднем плане и многое другое. Можно, конечно, сказать, что операция пулинга, так не любимая Хинтоном, дает некоторую инвариантность, но фактически она просто уменьшает размер feature map, что выливается в потерю информации.

К сожалению, из-за маленького рецептивного поля в стандартном 2х2 пулинге пространственная инвариантность может быть достигнута лишь в глубоких слоях, близких к output-слою. Также пулинг не обеспечивает инвариантность вращения и масштаба. Кевин Закка хорошо объяснил причину этого в своем посте.

Основной и самый распространенный способ сделать модель устойчивой к этим вариациям — аугментация датасета, что мы и сделали в предыдущей статье:

_{Аугментированные изображения. В этом посте мы не будем использовать аугментацию.}

В таком подходе нет ничего плохого, но нам бы хотелось разработать более умный и автоматизированный метод предобработки изображений, который должен способствовать увеличению точности классификатора. Spatial transformer network (STN) — как раз то, что нам нужно.

Ниже еще один пример работы STN:

_{Пример из датасета MNIST из статьи-первоисточника. Cluttered MNIST (слева), целевой объект, распознанный STN (центр), преобразованное изображение (справа).}

Работа STN модуля может быть сведена к следующему процессу (не включая обучение):

_{Применение STN преобразования в 4 шага при известной матрице линейных преобразований θ.}

Теперь рассмотрим подробнее этот процесс и каждый его этап.

STN: этапы преобразования

Шаг 1. Определить матрицу преобразований θ, которая описывает саму трансформацию:

_{Аффинное преобразование матрицы θ.}

При этом каждому преобразованию соответствует своя матрица. Нас интересуют следующие 4:

Поскольку это фактическая имплементация в TensorFlow, чтобы понять общую идею, переведем этот код в аналог на numpy:

Шаг 3. Применить матрицу линейных преобразований к созданной выборочной сетке, чтобы получить новый набор точек на сетке, каждая из которых может быть определена как результат умножения матрицы θ на вектор координат (x_t, y_t) со свободным членом:

Шаг 4. Получить подвыборку V, используя исходную карту признаков, преобразованную выборочную сетку (см. Шаг 3) и дифференцируемую функцию интерполяции на ваш выбор (например, билинейная). Интерполяция необходима, так как нам нужно перевести результат сэмплинга (потенциально возможные дробные значения пикселей) в целые числа.

_{Сэмплинг и интерполяция}

Задача обучения. Говоря в общем, если бы мы заранее знали нужные нам значения θ для каждого исходного изображения, можно было бы начинать описанный выше процесс. На деле же, нам бы хотелось извлекать θ из данных с помощью машинного обучения. Это сделать вполне реально. Во-первых, нам нужно убедиться, что функция потерь классификатора дорожных знаков может быть минимизирована с помощью backprop через сэмплер. Во-вторых, мы находим градиенты по U и G (meshgrid): именно поэтому функция интерполяции должна быть дифференцируема или, хотя бы, частично дифференцируема. В-третьих, рассчитываем частные производные x и y по θ. Технические выкладки можно прочитать в исходной пейпе.

Наконец, мы создаем LocNet (локализующая сеть-регрессор), единственной задачей которой будет обучиться и спрогнозировать корректные θ для принимаемого на вход изображения, используя функцию потерь, которая была минимизирована через общий backprop.

Главное достоинство такого подхода заключается в том, что мы получаем дифференцируемый автономный модуль с памятью (в виде обучаемых весов), который может быть помещен в любую часть CNN.

_{Заметьте, как меняется θ, пока STN обучается распознавать целевой объект (дорожный знак) на изображениях.}

Ниже представлена схема работы STN из оригинальной статьи:

Мы рассмотрели все этапы построения STN: создание LocNet, генератора выборочной сетки (meshgrid) и сэмплера. Теперь построим и обучим на TensorFlow весь классификатор, который включает в свой граф и STN.

Построение модели в TensorFlow

Весь код модели, конечно, не уместится в рамки одной статьи, но он доступен в виде Jupyter-ноутбука в репозитории на GitHub.

В этой же статье я акцентирую внимание на некоторых важных частях кода и этапах обучения модели.

Во-первых, наша конечная цель — научиться распознавать дорожные знаки, и для ее достижения нам нужно создать какой-то классификатор и обучить его. Вариантов у нас много: от LeNet и до любой другой SOTA-нейросети. В процессе работы над проектом, вдохновившись работой Moodstocks по STN (реализованной в Torch), я использовал архитектуру нейронной сети IDSIA, хотя ничто не мешало взять что-то другое.

На втором этапе нам нужно определить и обучить STN модуль, который, принимая на вход исходное изображение, преобразует его с помощью сэмплера и на выходе получается новое изображение (или минибатч, если мы работаем в батч-режиме), которое в свою очередь используется классификатором.
Отмечу, что STN можно легко убрать из графа вычислений, заменив весь модуль простым генератором батчей. В таком случае, мы просто получим обычную сеть-классификатор.
Вот общая схема работы полученной двойной нейронной сети:

_{STN преобразует исходные изображения и подает их на вход IDSIA, которая обучается с помощью backprop и затем классифицирует дорожные знаки.}

Ниже приведена часть DAG, в рамках которого исходные изображения преобразуются с помощью STN и подаются на вход классификатору (IDSIA), который рассчитывает логиты:

Теперь, когда мы знаем метод расчета логитов (STN + IDSIA network), следующим шагом будет оптимизация функции потерь ( в качестве которой мы будем использовать кросс-энтропию или log loss — стандартный выбор для решения задачи классификации):

Затем нам нужно задать операции (ops) оптимизации и обучения, которые должны распространять ошибки обратно к входным слоям:

Часть DAG, которая рассчитывает логиты (выход сети) добавляется в граф довольно просто:

Кусок кода выше развертывает всю сеть — STN + IDSIA, их мы обсудим подробнее ниже.

IDSIA: сеть-классификатор

Вдохновленный работой Moodstocks и оригинальной статьей от IDSIA Swiss AI Group, в которой они использовали ансамбль из CNN, чтобы улучшить ранее достигнутое качество модели, я взял общую идею архитектуры одной сети из ансамбля и реализовал его в TensorFlow самостоятельно. Получившаяся структура классификатора выглядит следующим образом:

Слой 1: Convolutional (batch normalization, relu, dropout). Kernel : 7x7, 100 фильтров. На вход: 32x32x1 (В наборе из 256). На выходе: 32x32x100.
Слой 2: Max Pooling. На вход: 32x32x100. На выходе: 16x16x100.
Слой 3: Convolutional (batch normalization, relu, dropout). Kernel : 5x5, 150 фильтров. На вход: 16x16x100 (in a batch of 256). На выходе: 16x16x150.
Слой 4: Max Pooling. На вход: 16x16x150. На выходе: 8x8x150.
Слой 5: Convolutional (batch normalization, relu, dropout). Kernel : 5x5, 250 фильтров. На вход: 16x16x100 (в наборе из 256). На выходе: 16x16x150.
Слой 6: Max Pooling. На вход: 8x8x250. На выходе: 4x4x250.
Слой 7: Дополнительный pooling для multiscale-фич. Kernels: 8, 4, 2 для слоев 1, 2 и 3 соответственно.
Слой 8: Вытягивание и конкатенация фич в вектор multiscale-фич. На входе: 2x2x100; 2x2x150; 2x2x250. На выходе: вектор фичей 400+600+1000 = 2000 для полносвязных слоев
Слой 9: Fully-connected (batch normalization, relu, dropout). На входе: 2000 признаков (в наборе из 256). 300 нейронов.
Слой 10: Logits (batch normalization). На входе: 300 признаков. На выходе: логиты (43 класса).

Как видно, результаты функций активации каждого сверточного слоя объединяются в один вектор, который уже и подается полносвязным слоям. Это пример multiscale-фич, которые дополнительно улучшают качество классификатора.

На вход conv1 подается преобразованное STN изображение, как мы и обсуждали ранее.

Spatial Transformers в TensorFlow

Среди всего разнообразия моделей TensorFlow можно найти реализацию STN, которая и будет использована в нашей сети.

Наша задача — обозначить и обучить LocNet, обеспечить transformer корректными значениями θ и вставить STN модуль в DAG Tensorflow. transformer генерирует сетку и обеспечивает преобразования и интерполяцию.

Конфигурация LocNet представлена ниже:

Сверточные слои LocNet:

Слой 1: Max Pooling. На входе: 32x32x1. На выходе: 16x16x1.
Слой 2: Convolutional (relu, batch normalization). Kernel : 5x5, 100 фильтров. На входе: 16x16x1 (в наборе из 256). На выходе: 16x16x100.
Слой 3: Max Pooling. На входе: 16x16x100. На выходе: 8x8x100.
Слой 4: Convolutional (batch normalization, relu). Kernel : 5x5, 200 фильтров. На входе: 8x8x100 (в наборе из 256). На выходе: 8x8x200.
Слой 5: Max Pooling. На входе: 8x8x200. На выходе: 4x4x200.
Слой 6: Дополнительный pooling для multiscale-фич. Kernels: 4, 2 для сверточных слоев 1 и 2 соответственно.
Слой 7: Вытягивание и конкатенация фич в вектор . На входе: 2x2x100; 2x2x200. На выходе: вектор фич размерностью 400+800 = 1200 для полносвязных слоев.

Слой 8: Fully-connected(batch normalization, relu, dropout). На входе: 1200 признаков (в наборе из 256). 100 нейронов.
Слой 9: 2х3 матрица θ, которая задает аффинное преобразование. Веса задаются нулями, свободный член — матрицей, похожей на единичную, с единицами на главной диагонали: [[1.0, 0, 0], [0, 1.0, 0]].
Слой 10: Transformer: Генератор сетки и сэмплер, реализованные в spatial_transformer.py. Этот слой производит изображения с теми же измерениями, что и исходные (32x32x1), применяя к ним аффинное преобразование (таким образом, получается приближенное или повернутое изображение).

Обучение и результаты

Проблема использования STN модуля с CNN заключается в необходимости следить за тем, чтобы обе сети не переобучались, что делает процесс обучения сложным и нестабильным. С другой стороны, добавление небольшого количества аугментированных данных (особенно аугментирование яркости) в обучающую выборку позволяет сетям не переобучаться. В любом случае, преимущества перевешивают недостатки: даже без аугментации мы получаем хорошие результаты, а STN+IDSIA превосходят по точности IDSIA без этого модуля на 0,5-1%.

В процессе обучения были использованы следующие параметры:

Уже после 10 эпох мы получаем точность равную 99,3% на validation наборе данных. CNN все еще переобучается, но не забывайте, что мы используем двойную сложную сетку на исходном датасете без его расширения аугментациями. По правде говоря, добавив аугментацию, мне удалось получить точность равную 99,6% на validation сете после 10 итераций (хотя значительно увеличилось время обучения).

Ниже приведены результаты обучения моделей (idsia_1 — это IDSIA сеть без модуля, idsia_stn — это STN+IDSIA). Это точность всей сети на валидации.

STN+IDSIA показывает себя лучше, чем IDSIA сеть без модуля, хотя, обучается она дольше. Отмечу, что точность на графике выше рассчитана по батчам, а не по всей валидации.

Kia официально рассекретил стоимость нового Sportage 2022 для России. Дебют кроссовера уже не за горами

Выучите эти световые сигналы наизусть и вы никогда не потеряетесь на дороге: полный перечень

Салон нового Mercedes-Benz GLC 2023 раскрыли задолго до официального дебюта: фотодоказательства

Вы совершаете эти ошибки ежедневно и из-за этого ваша АКПП выходит из строя зимой

Простой мужик взял и сделал из УАЗ-3962 "Буханка" лучший внедорожник с возможностями от BMW

В России у автомобилей будет срок годности. Первые подробности и что это значит?

Если вы замечаете это, то вам срочно нужно менять ремень ГРМ в автомобиле: верные признаки износа

Совершенно новый УАЗ Хантер 2022 рассекречен задолго до официального дебюта. Опубликованы фото

Система распознавания дорожных знаков призвана повысить уровень безопасности автомобилей. Она за счет встроенной автоматики определяет скоростные лимиты, установленные на конкретном участке автодороги, и регулирует движение машины, тем самым снижая риск возникновения ДТП.

Особенности системы

Система распознавания дорожных знаков — это целый комплекс разнообразных устройств, которые регулируют движение автомобиля. Точного названия у нее нет. Volkswagen и еще ряд компаний для обозначения данной системы используют аббревиатуру TSR. Opel выпускает комплекс Opel Eye, объединяющий в себе оборудование, которое распознает пешеходов и велосипедистов, помогает при парковке и выполняет другие функции. То есть как конструкция, так и принцип работы данной системы существенно меняется в зависимости от автомобиля или марки производителя. Данный механизм является обязательной составляющей комплекса автономного управления машин. Такая система сочетается с электроникой, которая отслеживает дорожную разметку и условия передвижения автомобилей.

Главной причиной возникновения аварий на мировых автомагистралях считается превышение допустимого скоростного режима. В связи с этим инженеры, стремясь повысить безопасность машин, разработали данную систему. Ее основная задача сводится к тому, чтобы отслеживать дорожные знаки и считывать с них информацию. Эти сведения затем поступают в базу данных, с помощью которой бортовая электроника определяет, не нарушает ли водитель на конкретном участке введенные ограничения. В случае, если такое расхождение было выявлено, оборудование подает звуковые и визуальные сигналы, сообщая автомобилисту, что тот превысил допустимый скоростной лимит.

Возможности подобных систем различаются довольно существенно. Оборудование первого поколения способно было распознавать ограничения скорости, запрет на обгон и ряд других дорожных знаков. Современные системы могут выявлять:

участки с запретом на остановку;
жилые кварталы;
начало и конец населенного пункта;
участок, где завершается действие запрещающих знаков;
территорию, на которую запрещен въезд;
направление преимущественного движения.

Данный перечень постоянно расширяется по мере развития систем. В частности, сейчас оборудование ориентируется на показания, собранные с помощью GPS. При этом данные системы также могут распознавать временные дорожные знаки, установленные, например, при проведении ремонтно-восстановительных работ.

Конструкция и логика работы

Система распознавания дорожных знаков — это целый комплекс оборудования, в состав которого обязательно входят:

камера. Обычно монтируется возле переднего стекла. С помощью камеры бортовая электроника считывает дорожные знаки;
электронный блок управления. Этот элемент обрабатывает информацию, которая поступает с камеры, и принимает соответствующие решения, ориентируясь на собственную базу данных;
дисплей. На него выводится информация о действующих ограничениях на конкретном участке пути. В случае, если водитель игнорирует предупреждающие знаки, бортовая электроника запускает звуковые и визуальные сигналы.

На автомобили, оснащаемые такой системой, обычно устанавливают камеры высокой четкости. Обусловлено это тем, что данное оборудование должно распознавать дорожные знаки в любых условиях, в том числе при плохой видимости и на высокой скорости, когда окружающие объекты становятся размытыми. Принцип действия такой системы сводится к выполнению нескольких операций в следующем порядке:

встроенная камера считывает информацию с дорожных знаков. Точнее, она передает картинку с изображениями;
электронный блок управления автоматически распознает тип дорожного знака. Этот процесс также проходит в несколько этапов. Сначала определяется форма дорожного знака (круг, треугольник и так далее). Затем анализируются цветовая гамма и надписи (символы);
электронный блок ищет соответствия дорожного знака с тем, что хранится в базе данных;
блок управления анализирует текущий скоростной режим и другие параметры. В случае расхождения электроника подает соответствующий сигнал.

В автомобилях, оснащаемых навигацией и системой распознавания знаков второго поколения, последние выводятся еще и на карту. Но на этом функционал данного оборудования не ограничивается. Система способна учитывать действие сразу нескольких ограничивающих знаков, выводя на дисплей всю информацию. В частности, это могут быть пиктограммы о введении запрета на обгон и текущий скоростной лимит. Ожидается, что по мере усовершенствования системы она начнет лучше взаимодействовать с водителем. Разработчики планируют ввести функцию советника. То есть эта система будет давать рекомендации водителю, как не нарушить ПДД на конкретном участке, ориентируясь на информацию с дорожных знаков.

Ограничения, характерные для системы

Система распознавания дорожных знаков постепенно становится неотъемлемой частью многих автомобилей. Ее стали внедрять даже в машины среднеценового сегмента и в некоторые бюджетные модели. Столь масштабное распространение данной системы обусловлено тем, что она в действительности способна уменьшить количество ДТП на дорогах. Одновременно с этим, данное оборудование повышает комфорт вождения. Благодаря ему водителю не приходится постоянно следить за дорожными знаками.

Однако пока данная система имеет ряд недостатков, которые еще не удалось устранить. Это оборудование не способно распознавать дорожные знаки, установленные с нарушением нормативов. Такой недостаток особенно актуален для автомобилей, оснащаемых комплексом полуавтономного или автономного управления. Но, согласно заявлениям разработчиков, систему распознавания дорожных знаков будут дополнять искусственным интеллектом. Это поможет избавиться от указанного недостатка. Автор: Федор Аверьев

Доброго дня. Может немного не по теме. Задался вопросом, у Кодиак есть система распознавания дорожных знаков? Полистал конфигуратор и не нашел ничего.

Система распознавания дорожных знаков

Она распознает знаки ограничения. Но не знает, когда ограничение заканчивается. Ну то есть, перекресток проехал или повернул на другую дорогу. Проехал знак 20 и едешь с ним еще два часа.
Если есть знак отмены, то ок. Но в городе таких минимум. Поеду в Европу скоро, проверю на трассе. Там таких знаков побольше.
ЗЫ: вообще, есть сомнения, что в России и с нави будет работать.

Система распознавания дорожных знаков

Так мне и этого достаточно, нужно только для трассы. А с какой опцией она идет? Или просто по умолчанию?

Система распознавания дорожных знаков

Так мне и этого достаточно, нужно только для трассы. А с какой опцией она идет? Или просто по умолчанию?

Система распознавания дорожных знаков

Установите себе на смартфон программу MapCam за 300 рублей в год и будет вам счастье. Рассказывает о всех ограничениях, камерах, знаках начала и конца населённого пункта.

Система распознавания дорожных знаков

Данную опцию, можно установить если только в машине стоит система удержания в полосе. если есть, то можно ее активировать, если ее нет, то ничего не получится..

Система распознавания дорожных знаков

Это все хорошо, но когда едешь по яндекс навигатору или АА)))телефон подключен к Болеро, вешать еще планшет или второй тел с мапкам, мне кажется это неудобно

Система распознавания дорожных знаков

green , еще можно поставить видеорегистратор с таким функционалом оповещения - Датакам. Отечественная разработка. Он и снимает видео и предупреждает о всяких ограничениях. База в него загружается таже с сайтов спидкам и мапкам по подписке за 60₽ (если не ошибаюсь) или с того же сайта Датакам - бесплато.

Система распознавания дорожных знаков

Все это можно включить и в одном устройстве!
Включаете MapCam в фоновом режиме и запускаете яндекс навигатор.
В режиме навигации яндекс выходят подсказки от MapCam.

Система распознавания дорожных знаков

У меня есть Датакам, правда попроще 6ЭКО, решил поддержать отечественного производителя, вообщем глючная вещь, прошивка слетала, благо делают бесплатно, но ездить на другой конец Москвы тоже не вариант. вообщем я им не доволен..Переодически подвисает. Вообщем думаю о Каркаме.. или чем нибудь другое взять

Система распознавания дорожных знаков

Мап Кам, хорошая вещь, я им пользуюсь только когда загород езжу, в городе я ездишу вроде как по одним и тем же маршрутам, скорость не нарушаю, камеры все известны..

Система распознавания дорожных знаков

У меня G5 City (более древний Вашего). Насколько я помню, там различия эконом или ПРО были в наличии сумочки, доп кабелей, флешки.
Мой работает уже 5 лет и нормально. Как-то держится. Буквально неделю назад ездил к ним и они настроили автофокус бесплатно.
Может Вам попался брак? В общем ладно, не нравится Вам ну и хорошо, а я доволен)

Система распознавания дорожных знаков

Взято от сюда FAQ по работе с VAG-COM (он же VCDS / "Вася") - кодировки и адаптации, полезные ссылки
17.04. Активация системы распознавания дорожных знаков
Заходим в Блок 17
- входим в раздел Кодирование и выбираем "длинное кодирование"
- в байте 5 - 2 бит ставим значение 1
- нажимаем "Сохранить".
Заходим в Блок А5
- входим в раздел Кодирование и выбираем "длинное кодирование"
- в байте 16 - 4 бит ставим значение 1
- нажимаем "Сохранить".
Заходим в Блок 5F
- заходим в раздел Адаптация
- находим канал "ENG122227-ENG117636-Car_Function_Adaptations_Gen2-menu_display_road_sign_identification" и меняем в нем значение на "active". Нажимаем "Сохранить".
- находим канал "Car_Function_Adaptations_Gen2-road_sign_identification_over_threshhold_high" и меняем в нем значение на "active". Нажимаем "Сохранить".
- находим канал "Car_Function_List_Gen2-traffic_sign_recognition_0x21" и меняем в нем значение на "active". Нажимаем "Сохранить".

Лучшими технологическими специалистами совершенствуются системы, позволяющие сделать передвижение на автомобиле безопаснее. Системы активной и пассивной безопасности удерживают транспортное средство в рамках одной полосы, облегчают вхождение в повороты, исключает возможность блокировки колес и многое другое. К отдельной категории относят систему распознавания знаков дорожного движения (TSR) .
Как известно, довольно частой причиной ДТП становится незнание дорожных знаков, или не возможность быстро сориентироваться в них в незнакомом мегаполисе.

Главная задача системы заключается в:
- В своевременном выявлении и нахождении информации о приближающемся знаке;
- Уведомлении водителя;
- Световом, или же звуковом индикаторе предупреждения водителя, если с его стороны не предпринято соответствующих действий.

Инфракрасный прожектор позволяет эффективно идентифицировать знаки в темное время суток и при плохой погоде. В ситуации, когда видеокамера по каким-либо причинам не определяет знак, источником информации служат навигационные карты.

TSR второго поколения определяет такие дорожные знаки: главная дорога и ее завершение, запрет на въезд, преимущество встречного движения и необходимость уступить дорогу,начало и конец населенного пункта, въезд в жилую зону, начало и конец автомагистрали, запрет обгона, конец действия всех ограничителей.

Система распознавания дорожных знаков состоит из:
1. Видеокамеры. Она устанавливается на ветровом стекле и необходимо для выявления дорожных знаков
2. Блок управления. Отвечает за прием и обработку информации, полученной с видеокамеры и поиске совпадений в базе данных. При необходимости выводит уведомление об ограничивающем знаке.
3. Дисплей. На него выводится уведомления о скоростных ограничениях и прочих нюансов движения на определенном участке пути. Если реакция водителя отсутствует, предусмотрено звуковое и световое уведомления.

Принцип действия системы
Камера отслеживает дорогу впереди. Система сверяет данные полученные данные с фактическими. Обнаруживая форму напоминающую знак. Запрашивает дополнительные данные о цвете и дополнительных символах на них. Полученная информация сверяется с базой данных в поисках соответствий. При совпадении сверяется фактическая скорость передвижения транспортного средства с требуемой. На дисплей выводится соответствующая информация.

Достоинства TSR:
- Контроль допустимой скорости передвижения
- Снижение риска попадания в аварийные ситуации
- Вождение автомобиля с такой системой комфортнее.

Подписывайтесь на канал, впереди только новинки, только лучшее, только интересное!

Многие модели современных автотранспортных средств оснащаются комплексом систем, предназначенных для поднятия уровня активной и пассивной безопасности. Одни удерживают машину в рамках полосы, другие препятствуют блокировке колес, третьи облегчают вхождение в повороты и т. д. Особняком стоит система по распознаванию знаков дорожного движения. На английском она часто обозначается аббревиатурой TSR.

Как функционирует TSR

На сегодняшний день ведущие производители автомобилей (такие, как Ford, BMW, Audi, Volkswagen, Opel, Mercedes-Benz) устанавливают ее на свою продукцию. Основным предназначением этой новинки является предупреждение тех, кто в данный момент за рулем, о необходимости соблюдения максимальной скорости движения. В тот момент, когда машина минует очередной знак, установка фиксирует текущую скорость движения и то, насколько водитель ее придерживается. Если же нет, то оборудование напоминает водителю о недопустимости превышения. Интересно, что у разных производителей такие установки могут называться по-разному, хотя выполняют схожие функции. Так, у Mercedes Benz она именуется Speed Limit Assist (буквально, система по контролю за ограничением скорости), у Opel — Opel Eye (признана лучшей инновацией в сфере автобезопасности за 2010-й год). Производитель Вольво назвал свое детище Road Sign Information, что в переводе звучит, как комплекс информирования о дорожных знаках.

Ключевые компоненты и принцип действия

Итак, каждая из подобных систем для распознавания (идентификации) дорожных знаков имеет примерно идентичную техническую конструкцию. Главными составляющими ее выступают: блок управления, стандартная видеокамера, а еще средство для передачи и вывода результатов. Что касается самой камеры, то ее крепят за зеркалом заднего вида на лобовом стекле. Ее задача — отслеживать пространство впереди и по бокам транспортного средства, там, где могут устанавливаться знаки в районе дорожного полотна. Снятое изображение транслируется на блок управления. Видеокамеры в настоящее время активно применяется при разработке различных современных систем безопасности. Теперь стоит рассмотреть, как работает и для чего предназначен электронный блок управления. Основные его задачи таковы:

распознавание по внешней форме дорожного знака;
идентификация его цветового исполнения;
считывание надписи (в данном случае, цифр, обозначающих скоростной режим);
контроль текущей скорости передвижения;
распознавание прочей информации, которую передает знак (к примеру, зона или период действия);
извещение при помощи звука либо цветового индикатора в случае отклонения фактической скорости от рекомендуемого значения.

Как функционируют более современные системы идентификации

Такой индикатор выводится на дисплей приборной панели или информ-системы и сигнализирует до тех пор, пока водитель не убавит скорость или не закончится действие знака, ограничивающего скорость передвижения. На некоторых из современных авто система распознавания работает в тандеме с комплексом навигации, который черпает сведения из навигационных карт. Для того, чтобы система могла работать эффективно и ночью, и в плохую погоду, она может оснащаться инфракрасным прожектором. Существуют ситуации, когда видеокамера по каким-либо причинам не может идентифицировать табличку с ограничением скорости. В таких случаях информация будет взята с навигационных карт, а сигнализатор отреагирует на нее, как ему и положено. Самые прогрессивные системы, к примеру, такие, как устанавливает на свои машины Опель, распознают не только знаки по ограничению скоростного режима, но и те, которые запрещают обгон на конкретном участке дороги. Однако с развитием технологий были разработаны более хитроумные конструкции. Они могут идентифицировать следующие типы дорожных знаков:

Понятный алгоритм работы — повышение уровня безопасности

Однако это не означает, что каждый из этих знаков будет отображаться на информационном табло дисплея (приборной панели). Эти сведения учитываются в текущих параметрах движения автомобиля, сверяются с данными, которые берутся с навигационных карт. Однако весь комплекс по распознаванию знаков дорожного движения функционирует как единое целое и направлен на то, чтобы повысить безопасность для водителя и его пассажиров, а также других участников. Принцип работы таких систем рассчитан на то, чтобы визуально распознавать дорожные объекты, считывать с них информацию и логически обрабатывать ее. Происходит это примерно по следующему алгоритму:

видеокамера находится в постоянном наблюдении и считывает данные о наличии дорожных знаков;
как только обнаруживается объект по форме напоминающий знак, сведения о нем передаются на ЭБУ;
начинается процесс распознавания цвета и дополнительной информации;
в базе данных проводится поиск соответствия;
на основании проведенного анализа система информирует водителя, при необходимости.

Установка будет уведомлять водителя в том случае, если он превысил допустимый порог скорости. В остальных ситуациях на табло будет просто выводиться информация о текущей скорости транспортного средства. Системы для идентификации знаков на дороге обладают рядом достоинств, однако высокие требования предъявляются к качеству записи видеокамеры — все-таки автомобили передвигаются с высокой скоростью.

Преимущества систем распознавания и рекомендации по их использованию

К числу положительных сторон такого автоматизированного оборудования относятся:

контроль за соблюдением допустимого скоростного режима;
повышение общего уровня безопасности для участников движение, что автоматически приводит к уменьшению вероятности аварий и травматизма;
увеличение комфорта от пользования транспортным средством.

Несмотря на то, что главной задачей любого такого оборудования является подстраховка водителя от усталости или недостаточного опыта, все-таки электроника не может тягаться по своей эффективности с человеческим глазом. Все потому, что для неё необходимы практически идеальные условия работы. Правильнее будет относиться к ней не столько, как к незаменимому помощнику, сколько как к вспомогательному оборудованию, которое может подстраховать в сложной ситуации.

Читайте также: