Заказчик: Инициативный проект, поддержанный Федеральным государственным бюджетным учреждением «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере»
В ходе данного проекта планировалось разработать интеллектуальное устройство оценки дорожной ситуации, встраиваемое в автомобиль.
Основными функциями устройства должны были стать автоматическое распознавание дорожных знаков и разметки по видеопотоку с фронтальной камеры для предупреждения аварийных ситуаций, возникающих по невнимательности водителя, например, из-за усталости.
Автоматическое распознавание объектов реального мира, таких как дорожные знаки и разметка – сложная и наукоемкая задача: разнообразие погодных условий, блики, смазывание из-за быстрого движения, несоответствие знаков и разметки ГОСТам и т.д. задает чрезвычайно высокие требования к «интеллектуальности» алгоритмов.
В рамках данного проекта специалистами ООО «НПП САТЭК плюс» были выполнены следующие виды работ:
1. Спроектирована структурная схема устройства, встраиваемого в автомобиль. Разработаны технические требования к такому устройству
2. Реализован алгоритм каскадной локализации дорожных знаков, являющийся расширением базового алгоритма, включенного в библиотеку компьютерного зрения OpenCV
3. Реализован алгоритм классификации пиктограмм знаков с помощью сверточной нейронной сети
4. Реализован алгоритм распознавания дорожной разметки с использованием разнообразных математических методов обработки изображений;.
Прототип программного обеспечения и результаты его экспериментальной проверки на тестовых выборках, собранных в условиях реальных дорожных ситуаций.
Процент верно распознанной разметки — 86%; Процент ложных срабатываний — 15%; СКО – 0.14 м . Работа в реальном времени.
Реализация данного проекта заняла 12 мес. Разработка алгоритмов велась методом проб и ошибок, была собрана экспериментальная база, на которой проверялись различные алгоритмы стерео-зрения, распознавания направления и выделения плоскости дороги без разметки, варианты алгоритмов локализации (HistogramofGradients, эвристики) и классификации (SVM, нейросети и др), т.д. Разработка велась на языке C++ с применением библиотек OpenCV, Qt, mrpt и др. В настоящее время для продолжения проекта требуется финансовая и партнерская поддержка, следующим этапом проекта является доработка созданного программного обеспечения и разработка прототипа устройства, встраиваемого в автомобиль.