Введение.
Задача распознавания дорожных знаков активно исследуется уже не одно десятилетие. Если будет создан метод, работающий с достаточной точностью, его можно использовать в системах помощи водителю, инвентаризации объектов придорожной инфраструктуры или для автоматизированного создания навигационных карт.
Читать дальше →

Крис Урмсон (Chris Urmson), глава подразделения Google, занимающегося проектом автомобилей с автономным управлением, выступая на конференции RoboBusiness в своём докладе Where the Robot Meets the Road: Realizing Self-Driving Vehicles представил аудитории результаты исследований, из которых следует, что сенсоры и программное обеспечение в целом справляется с управлением авто лучше, чем даже профессиональные водители, принимающие участие в тестировании.
Читать дальше →

В Интернете встречаются статьи посвященные детектированию и распознаванию автомобильных номеров. Некоторые используют машинное обучение для того, чтобы обучить компьютер детектировать номер по типу алгоритма Виолы-Джонса. Качество и скорость работы алгоритмов оставляют желать лучшего и авторы справедливо замечают, что нужно более лучшее обучение. Несмотря на то, что машинное обучение, конечно, является важной и значимой частью распознавания образов, применять его нужно с умом. Прежде всего нужно оценить, а какие признаки характеризуют объект распознавания. Понятно, что в большинстве случаев автомобильный номер характеризуется рамкой, ограничивающей номер. Поэтому первой напрашивается идея о том, что выделить контуры-кандидаты на распознавание, которые подходят по размерам.
Читать дальше →