Водителю при управлении транспортным средством приходится выполнять множество разнообразных действий в зависимости от складывающейся ситуации, и самое главное, она быстро меняется. Изменения обстановки или рельефа дороги зачастую не позволяют своевременно отследить установленные ограничения, и хорошо, если такие ошибки остаются без последствий. Чтобы облегчить весь этот процесс, автопроизводителями в помощь водителю, на некоторые модели авто устанавливается система распознавания дорожных знаков.

Что это такое?

Такая функция как распознавание дорожных знаков используется на автомобилях BMW, Opel, Mercedes-Benz и других. По сути дела, все базируется на работе видеокамеры, расположенной перед зеркалом обзора заднего вида и направленной по ходу движения. Работает такая система распознавания дорожных знаков следующим образом – видеокамера сканирует местность перед собой.

Полученное изображение передается в электронный блок, где распознается, и при его соответствии тем требованиям, которые заложены в устройство, на панели приборов высвечивается нужный символ, что порой сопровождается звуковым сигналом.


Чаще всего предметом анализа является ограничение скорости. При распознавании анализируется:

• форма знака;
• его цвет;
• значение надписи (скорости);
• содержание ограничения (вид ТС, на которое данное ограничение распространяется, время и зона действия);
• фактическая скорость машины.

Система распознавания дорожных знаков непрерывно улучшается и расширяется, в ее базе появляются новые знаки, такие как запрещение обгона и одностороннее движение. Для лучшего восприятия обстановки в сложных метеорологических условиях камера дополняется инфракрасным прожектором.

Чем это хорошо, и что в этом плохого?

То, что подобная система распознавания дорожных знаков может оказаться полезной водителю, не вызывает сомнений. Все, что облегчает его труд, помогает управлению и обеспечивает безопасность, должно оцениваться только положительно. Однако не стоит возлагать на это устройство слишком больших надежд, во всяком случае, пока.


Дело в том, что система зачастую не способна правильно идентифицировать знак. Когда он завален, криво установлен, или плохо читаем, то устройство его просто не видит. В то же время и скорость движения машины влияет на распознавание изображения. Чем она выше, тем хуже или с большей задержкой начинает работать такое изделие.

Кроме того, не стоит забывать о ложных срабатываниях. Отмечены случаи, когда изображения, нанесенные на другие транспортные средства, движущиеся в попутном направлении (на автобусах, грузовиках), воспринимаются системой как ограничения, и она при этом выдает соответствующее предупреждение.

Такое устройство, как система, распознающая дорожные знаки, несомненно может считаться полезным на автомобиле, но на него не стоит слишком полагаться. В любом случае, ответственность за безопасность движения несет водитель, да и штраф за превышение скорости платить придется именно ему.

Одной из основных причин дорожно-транспортных происшествий с тяжелыми последствиями является превышение скорости. Система распознавания дорожных знаков призвана предупреждать водителей о необходимости соблюдения скоростного режима. Данная система определяет дорожные знаки ограничения скорости при их проезде и напоминает водителю текущую максимальную разрешенную скорость, если он движется быстрее.

Систему распознавания дорожных знаков (Traffic Sign Recognition , TSR ) имеют в своем активе многие известные автопроизводители - Audi, BMW, Ford, Mercedes-Benz, Opel, Volkswagen. Система распознавания дорожных знаков на автомобилях Opel входит в состав системы Opel Eye (вместе с системой Lane Departure Warning). Система Opel Eye отмечена в числе лучших разработок в области автомобильной безопасности 2010 года. Mercedes-Benz назвал свою систему Speed Limit Assist (система контроля ограничения скорости), Volvo - Road Sigh Information, RSI (система информирования о дорожных знаках).

Применяемые на автомобилях системы распознавания дорожных знаков имеют типовую конструкцию, которая включает видеокамеру, блок управления и средство вывода информации.

Электронный блок управления реализует следующий алгоритм работы:

• распознавание формы дорожного знака (круглая форма );
• распознавание цвета знака (красный цвет на белом );
• распознавание надписи (величина скорости );
• распознавание информационной таблички (вид транспорта, время действия, зона действия );
• анализ фактической скорости автомобиля;
• сравнение скорости автомобиля с максимально допустимой скоростью;
• визуальное и звуковое предупреждение водителя при отклонении.

Изображение в виде знака ограничения скорости выводится на дисплей комбинации приборов или дисплей информационной системы и остается видимым, пока ограничение не закончится или будет изменено. На автомобилях, оборудованных информационным дисплеем , изображение выводится на лобовое стекло.

В ряде конструкций система распознавания дорожных знаков взаимодействует с навигационной системой и использует сведения о знаках ограничения скорости из навигационных карт. Даже если знак не будет определен видеокамерой, информация о нем будет выведена на панель приборов.

Система способна распознавать ограничения скорости, действующие для определенного вида транспорта (по знакам дополнительной информации - табличкам), а также знаки отмены ограничения скорости. Система Opel Eye пошла дальше - она распознает наряду со знаками ограничения скорости, знаки, запрещающие обгон.

второго поколения информирует водителя о различных дорожных знаках. Помимо знаков ограничения скорости, запрета обгона, отдельных знаков дополнительной информации, система распознает следующие знаки:

• движение без остановки запрещено;
• въезд запрещен;
• главная дорога (конец главной дороги);
• преимущество встречного движения (преимущество перед встречным движением);
• уступите доргу;
• конец зоны всех ограничений;
• начало (конец) населенного пункта;
• начало (конец) автомагистрали;
• жилая зона.

Перечисленные знаки на дисплее не отображаются. Информация о распознанных знаках согласуется с данными навигационной системы, текущими параметрами движения автомобиля. В результате система информирует водителя о текущей дорожной ситуации и способствует безопасному движению.

Вспомогательные системы автомобиля всегда будут полезными, как пример частые ДТП из-за невнимательности или незнаний знаков дорожного движения. Расскажем как устроена и работает эта система.

Что такое система распознавания знаков движения

Для облегчения водителям на дороге и для исключения варианта незнания знаков, инженеры разработали систему распознавания дорожных знаков. Главным назначением системы является предупреждение водителя о дорожных знаках ограничения скорость, проезда перекрестков или других.

Многие автомобильные производители имеют в своем арсенале подобные системы, в зависимости от производителя, системы именуются по-разному. Чаще всего система встречается под названием TSR (Traffic Sign Recognition). Такое название можно встретить в автомобилях марки Audi, Ford, BMW, Volkswagen и Opel.

В автомобилях производителя Opel, система распознавания дорожных знаков входит в комплекс систем Opel Eye. Это одна из лучших комплексных систем защиты водителя признанная в 2010 году. В этот набор включены системы распознавания пешеходов, распознавания преград, автоматической парковки и подобные системы.

Компания Mercedes-Benz дала название своей системе Speed Limit Assist. В автомобиле этой марки она известна больше как система контроля ограничения скорости. Компания Volvo в своем вооружении называет эту систему RSI - Road Sigh Information, информирование о дорожных знаках.

С прогрессом меняются и названия, система распознавания знаков может быть как самостоятельной системой, так и входить в комплексный набор систем защиты и предупреждения.

С чего состоит система предупреждения

В зависимости от марки и модели автомобиля, система может состоять из разных компонентов. Так же не исключено использование компонентов другой системы, к примеру, датчики, сканеры и камеры. Но как правило система распознавания дорожных знаков состоит из компонентов:

• видеокамера на ветровом стекле;
• блок управления;
• место (зачастую дисплей) для вывода обработанной информации.

Именно такое расположение камеры, на уровне головы водителя, позволяет максимально точно и быстро распознать дорожный знак и его наличие на дороге. Сама ж камера выполнена по последнему слову техники, качественная оптика и хорошее полученное изображение, дают больше шансов качественно распознать знак.

Можно выделить два поколения систем предупреждения. Первая только информирует водителя, выводя небольшую часть информации о знаке. Второе же поколение уже намного сложней, особенно если в автомобиле есть центральный дисплей, на него будет выводиться сам знак, информация о знаке и что вы нарушили.

Первое поколение способно распознать знаки:

• ограничение скорости;
• запрет на обгон;
• некоторые знаки дополнительной информации.

Второе поколение способно распознать кроме выше перечисленных знаков еще:

• движение без остановки запрещено;
• жилая зона;
• начало/конец населенного пункта;
• конец зоны всех ограничений;
• въезд запрещен;
• преимущество встречного/перед встречным автомобилем.

Это еще не полный список знаков, которые способно распознать второе поколение. Для этой системы используется разумный блок управления на основе операционной системы, и в меру появления новый знаков для распознания, система будет обновляться. Последним новшеством стало использование системы GPS вместо данных автомобиля, к примеру, скорости, пути направления и прочими данными, которые можно заменить с помощью GPS.

Принцип распознавания знаков

Так все же, как устроена система и принцип её работы. Как уже говорилось, камера на ветровом стекле это первое с чего начинается работа системы. Камера снимает путь перед автомобилем, как правило, эта зона по сторону переднего пассажира (зависит от направления движения) и вверху над водителем. Эта же камера может быть использована системой обнаружения пешеходов, или помощи движения по полосе.

После полученного изображения, информация передается на блок управления. В первом поколении блок управления простой и сравнивает полученные данные с уже существующими знаками в базе, если же знак распознан, то информация выводится водителю, в ином случае никакого действия не произойдет.

Второе поколение системы куда сложней. Полученные данные система не только перебирает, но и знак на изображении с камеры корректирует и подбирает разные комбинации возможных вариантов. Это говорит о том, что есть больше шансов распознать поврежденный или плохо просматриваемый знак. Так же во втором поколении операционка блока управления накладывает полученную информацию на карты навигации GPS и прорисовывает знаки, чтоб водитель не только слышал, но и видел возможные препятствия.

Стоит учесть, что система способна помнить действие нескольких знаков. Ведь часто бывает один знак еще не закончил зону действия, а второй также назначил свои правила.

Вывод предупреждения может осуществляться как на дисплей на панели приборов, так и на отдельный центральный дисплей вместе с картами навигации. Для примера система сравнит, какая скорость максимально допустима и насколько км/час вы превысили или же начнет информировать, если поехали на знак въезд запрещен.

Поговаривают, что третье поколение будет использовать правила движения по знакам и в случае грубого нарушения давать водителю советы как избежать нарушения и как правильно сделать. Ведь часто бывает, что новички водители без практики попросту нарушают самые простые правила по знакам.

Видео принципа работы системы распознавания дорожных знаков:

Иван Ожиганов Июль 9, 2013

Будущее рынка программного обеспечения и мобильных приложений в частности тесно связано с прикладным использованием M2M-технологий, позволяющих реализовывать новые интересные идеи и внедрять более совершенные решения в самых различных областях: безопасности, удаленного видеонаблюдения, автоматизации производства, потребительской электроники и других.

В 2014 Apple планирует запустить iOS in the Car - мобильную платформу, позволяющую использовать iOS-устройства через интерфейс автомобиля, и сейчас наша команда работает над созданием прототипа приложения-помощника водителя для iOS-устройств.

Обзор проекта

Идея проекта - добавить к возможностям iOS-устройств функции штурмана, «умного видеорегистратора». Задача текущего этапа - разработать приложение-прототип, которое не только ведет запись дорожных событий, как обычный регистратор, но и распознает встречающиеся дорожные знаки, предупреждая о них водителя. Функция предупреждения важна, т. к. зачастую водители не успевают заметить знак или быстро забывают, какой последний знак или последовательность знаков они проехали.

Разрабатывая прототип, мы ограничились лишь запрещающими знаками - знаками круглой формы с красной каймой на белом фоне. В дальнейшем планируем добавить остальные знаки, реализовать постоянно пополняемую базу данных о дорогах и дорожных знаках, общую для всех устройств, использующих приложение, и многое другое.

Принцип работы приложения: видеокамера телефона захватывает видеопоток с разрешением 1920×1080, полученные кадры анализируются и распознаются, когда знак распознан, запускается определенное событие: подать предупреждающий сигнал водителю, добавить информацию в базу данных о дорогах и т. д.

Задачу можно условно разбить на два этапа:

• Цветовая сегментация изображения
• Распознавание знака

Этап 1. Цветовая сегментация изображения

Захват изображения. Поиск красного и белого цветов

Уникальной характеристикой запрещающих знаков является круг с преобладанием белого цвета и красным контуром, позволяющий идентифицировать эти знаки на изображениях. После того, как мы получили кадр с камеры в формате RGB, мы вырезаем изображение размером 512 на 512 (Рис. 1) и выделяем на нем красный и белый цвета, отбрасывая все остальные.

Для цветовой локализации - определения элементов конкретного цвета - формат RGB очень неудобен, потому что чистый красный цвет в природе встречается очень редко, но почти всегда идет с примесями других цветов. Кроме того, цвет изменяет оттенок и яркость в зависимости от освещения. Так, например, на восходе и закате солнца все предметы приобретаю красный оттенок; сумерки и полумрак тоже дают свои оттенки.

Рис. 1 . Изображение в формате RGB размером 512 х 512, поступающее на вход алгоритма.

Тем не менее, сначала мы попробовали решить задачу, используя исходный RGB-формат. Чтобы выделить красный цвет, мы устанавливали верхний и нижний пороги: R > 0,7, а G и B < 0,2. Но модель оказалась не очень удобной, т.к. значения цветовых каналов сильно зависели от освещенности и времени суток. Например, значения каналов RGB красного цвета в солнечный и пасмурный дни сильно отличаются.

Поэтому модель RGB мы перевели в цветовую модель HSV/B, в которой координатами цвета являются: цветовой тон (Hue), насыщенность (Saturation) и яркость (Value / Brightness).

Модель HSV/B обычно представляют цветовым цилиндром (Рис. 2). Она удобна тем, что оттенки цвета в ней являются лишь инвариантами различных типов освещения и теней, что естественным образом упрощает задачу выделения необходимого цвета на изображении вне зависимости от условий, таких как время суток, погода, тень, расположение солнца и др.

Код шейдера для перехода от RGB к HSV/B:

Varying highp vec2 textureCoordinate; precision highp float; uniform sampler2D Source; void main() { vec4 RGB = texture2D(Source, textureCoordinate); vec3 HSV = vec3(0); float M = min(RGB.r, min(RGB.g, RGB.b)); HSV.z = max(RGB.r, max(RGB.g, RGB.b)); float C = HSV.z - M; if (C != 0.0) { HSV.y = C / HSV.z; vec3 D = vec3((((HSV.z - RGB) / 6.0) + (C / 2.0)) / C); if (RGB.r == HSV.z) HSV.x = D.b - D.g; else if (RGB.g == HSV.z) HSV.x = (1.0/3.0) + D.r - D.b; else if (RGB.b == HSV.z) HSV.x = (2.0/3.0) + D.g - D.r; if (HSV.x < 0.0) { HSV.x += 1.0; } if (HSV.x > 1.0) { HSV.x -= 1.0; } } gl_FragColor = vec4(HSV, 1); }

Рис. 2 . Цветовой цилиндр HSV/B.

Для выделения красного цвета мы строим три пересекающиеся плоскости, которые образуют область в цветовом цилиндре HSV/B, соответствующую красному цвету. Задача выделения белого цвета является более простой, т.к. белый цвет расположен в центральной части цилиндра и нам достаточно указать порог по радиусу (ось S) и высоте (ось V) цилиндра, которые образуют область, соответствующую белому цвету.

Код шейдера, выполняющий эту операцию:

Varying highp vec2 textureCoordinate; precision highp float; uniform sampler2D Source; //parameters that define plane const float v12_1 = 0.7500; const float s21_1 = 0.2800; const float sv_1 = -0.3700; const float v12_2 = 0.1400; const float s21_2 = 0.6000; const float sv_2 = -0.2060; const float v12_w1 = -0.6; const float s21_w1 = 0.07; const float sv_w1 = 0.0260; const float v12_w2 = -0.3; const float s21_w2 = 0.0900; const float sv_w2 = -0.0090; void main() { vec4 valueHSV = texture2D(Source, textureCoordinate); float H = valueHSV.r; float S = valueHSV.g; float V = valueHSV.b; bool fR=(((H>=0.75 && -0.81*H-0.225*S+0.8325 <= 0.0) || (H <= 0.045 && -0.81*H+0.045*V-0.0045 >= 0.0)) && (v12_1*S + s21_1*V + sv_1 >= 0.0 && v12_2*S + s21_2*V + sv_2 >= 0.0)); float R = float(fR); float B = float(!fR && v12_w1*S + s21_w1*V + sv_w1 >= 0.0 && v12_w2*S + s21_w2*V + sv_w2 >= 0.0); gl_FragColor = vec4(R, 0.0, B, 1.0); }

Результат работы шейдера, выделяющего красный и белый цвет на изображении 512 х 512, приведен на Рис. 2. Однако, как показали вычислительные эксперименты, для дальнейшей работы полезно понижать разрешение изображения до 256 на 256, т.к. это повышает производительность и практически не влияет на качество локализации знаков.

Рис . 3. Красно-белое изображение.

Поиск окружностей на изображении

Большинство методов поиска окружностей работают с бинарными изображениями. Поэтому, полученное на предыдущем шаге красно-белое изображение нужно преобразовать в бинарный вид. В нашей работе мы опирались на то, что на запрещающих знаках белый цвет фона граничит с красным контуром знака, и разработали алгоритм для шейдера, который ищет такие границы на красно-белом изображении и отмечает граничные пиксели как 1, а не граничные - 0.

Работа алгоритма заключается в следующем:

• сканируются соседние пиксели каждого красного пикселя изображения;
• если находится хоть один пиксел белого цвета, то исходный красный пиксел помечается как граничный.

Таким образом, у нас получается черно-белое изображение (256 х 256), в котором фон залит черным цветом, а предполагаемые окружности - белым (Рис. 4а).

Рис. 4а . Бинарное изображение, отображающее границы красного и белого цветов.

Для уменьшения количества ложных точек полезно применить морфологию (Рис. 4б).

Рис. 4б . То же изображение, но после применения морфологии.

Далее, на полученном бинарном изображении необходимо найти окружности. Сначала, мы решили использовать метод Хаффа для поиска окружностей (Hough Circles Transform), реализованный на CPU в библиотеке OpenCV. К сожалению, как показали вычислительные эксперименты, данный метод слишком нагружает CPU и снижает производительность до неприемлемого уровня.

Логичным выходом из данной ситуации служил бы перенос алгоритма на шейдеры GPU, однако, как и другие методы поиска окружностей на изображениях, метод Хаффа плохо соответствует парадигме шейдеров (shader-approach). Таким образом, нам пришлось обратиться к более экзотическому методу поисков окружностей - методу быстрого поиск кругов при помощи градиентных пар (Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors) , который показывает более высокую производительность на CPU.

Основные этапы данного метода следующие:

1 . Для каждого пикселя бинарного изображения определяется вектор, характеризующий направление градиента яркости в данной точке. Данные вычисления выполняет шейдер, реализующий оператор Собеля (Sobel operator):

Varying highp vec2 textureCoordinate; precision highp float; uniform sampler2D Source; uniform float Offset; void main() { vec4 center = texture2D(Source, textureCoordinate); vec4 NE = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(Offset, Offset)); vec4 SW = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(-Offset, -Offset)); vec4 NW = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(-Offset, Offset)); vec4 SE = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(Offset, -Offset)); vec4 S = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(0, -Offset)); vec4 N = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(0, Offset)); vec4 E = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(Offset, 0)); vec4 W = texture2D(Source, textureCoordinate + vec2(-Offset, 0)); vec2 gradient; gradient.x = NE.r + 2.0*E.r + SE.r - NW.r - 2.0*W.r - SW.r; gradient.y = SW.r + 2.0*S.r + SE.r - NW.r - 2.0*N.r - NE.r; float gradMagnitude = length(gradient); float gradX = (gradient.x+4.0)/255.0; float gradY = (gradient.y+4.0)/255.0; gl_FragColor = vec4(gradMagnitude, gradX, gradY, 1.0); }

Все ненулевые векторы группируются по направлениям. В силу дискретности бинарного изображения всего получается 48 направлений, т. е. 48 групп.

2 . В группах ищутся пары противоположно направленных векторов V1 и V2, например, 45 градусов и 225. Для каждой найденной пары проверяются условия (Рис. 5):

• угол бета меньше некоторого порога
• расстояние между точками P1 и P2 меньше заданного максимального диаметра окружности и больше минимального.

Если данные условия выполняются, то считается, что точка С, являющаяся серединой отрезка P1P2, является предполагаемым центром окружности. Далее эта точка C помещается, в так называемый, аккумулятор.

3 . Аккумулятор представляет собой трехмерный массив размером 256 x 256 x 80. Первые два измерения (256 x 256 - высота и ширина бинарного изображения) соответствуют предполагаемым центрам окружностей, а третье измерение (80) представляет возможные радиусы окружностей (максимальный - 80 пикселей). Таким образом, каждая градиентная пара накапливает отклик в некоторой точке, соответствующей предполагаемому центру окружности с некоторым радиусом.

Рис. 5 . Пара векторов V1-V2 и предполагаемый центр окружности C.

4 . Далее, в аккумуляторе ищутся центры, в которых дали отклик как минимум 4 пары векторов с различными направлениями, например, пары 0 и 180, 45 и 225, 90 и 270, 135 и 315. Близкие друг к другу центры объединяются. Если в одной точке аккумулятора найдено несколько центров окружностей с разными радиусами, то эти центры также объединяются и берется максимальный радиус.

Результат работы алгоритма поиска окружностей показан на Рис. 6.

Рис. 6 . Локализованные окружности, соответствующие двум запрещающим знакам.

Этап 2. Распознавание локализованных знаков

Локализованные на изображение окружности, которые должны соответствовать запрещающим знакам, вырезаются и нормализуются до размера 28х28 пикселя. Вырезанные изображения дополнительно обрабатываются оператором Собеля и передаются на вход сверточной нейронной сети, предварительно обученной на базе изображений запрещающих знаков.

О принципе работы нейросетей мы писали в одном из наших недавних проектов по распознаванию номеров банковских карт. Наша задача требовала работу с многослойными - сверточными - нейросетями. Когда сегментация знака завершена, мы получаем изображение, которое и передаем сверточной нейронной сети, построенной на основе работ Йэн ЛеКана, Леона Вотту, Йошуа Бенджио и Патрика Хаффнера. Для обучения нейросети была подготовлена небольшая база обучающих изображений.

После распознавания каждой окружности мы получаем массив вероятностей того или иного знака. Не всегда получается определить знак с хорошей вероятностью на одном кадре, нераспознанные знаки будут уточнены после обработки следующего кадра; точно распознанной считается знак, максимальное значение вероятности для которого в массиве вероятностей выше определенного порога.

Заключение

Прототип приложения-штурмана - наш пробный шар в использовании M2M-технологий, и мы планируем развивать это направление в дальнейшем. В ближайших планах - реализовать распознавание всех типов знаков и расширить диапазон яркости: день, сумерки, яркое солнце, закаты и др.

Основная сложность задачи по распознаванию других типов знаков - в определении форм отличных от круга: треугольников, квадратов и других. Пока у нас нет конечного решения, есть несколько вариантов, каждый со своими достоинствами и недостатками. Поэтому нам очень интересен ваш опыт решения задач по цветовой локализации, будем признательны вам за рекомендации и советы.

Современные мегаполисы кишат большим количеством автомобилей. Из-за этого у любого приезжего возникает масса трудностей и неприятностей, вплоть до дорожно-транспортного происшествия. Дело в том, что не каждый знает особенности города, где располагаются дорожные знаки и что они означают. Для подобных ситуаций инженеры и придумали систему для распознавания дорожных знаков. Теперь водителю не придется особо смотреть по сторонам, следить за всеми дорожными знаками.

Что это за система?

Чтобы облегчить жизнь водителей, инженеры придумали довольно интересную систему для распознавания дорожных з наков. Ее главная задача состоит в предупреждении водителя о приближающемся дорожном знаке, перекрестке и так далее. Теперь у вас не будет возникать проблем и трудностей по поводу пропущенного знака.

Стоит отметить, что название системы может немного отличаться, все зависит от производителя и особенностей видения. Но, в общем, встречается аббревиатура TSR , которая расшифровывается как Traffic Sin Reconition . Применяется у таких производителей как , , и многих других.

К небольшой особенности следует отнести компанию Opel . Дело в том, что система распознавания знаков сразу же внедряется в комплекс Opel Eye , что довольно удобно и практично. В 2010-м году подобная система получила большое количество положительных отзывов не только от экспертов, но и простых водителей. За все время существования системы уменьшилось количество дорожно-транспортных происшествий. В систему входит не только распознавание знаков и пешеходов, но и автоматическая парковка.

Что касается компании Mercedes - Benz , то здесь система имеет особенность в ограничении скоростного режима. Теперь водитель не сможет превышать положенную скорость, даже на несколько километров. Специалисты отмечают, что система может быть как самостоятельной, так и входить в целый комплекс по защите и предупреждению.

Из чего состоит система

Отдельного внимания заслуживают компоненты системы, из чего она состоит. Практически каждый производитель использует следующий список:

· Видеокамера, которая устанавливается на ветровое стекло;

· Центральный блок для управления;

· Дисплей, чтобы выводить информацию.

Конечно, список может дополняться, все зависит от производителя и его желания. Специалисты отмечают, что подобное расположение камеры, на уровне головы водителя, является оптимальным. Ведь за счет такого подхода система без особого труда считывает информацию и передает ее на дисплей транспортного средства. Камера выполнена с применением качественной оптики, материалов и технологий.

Всего существует два поколения системы:

· Первое только информирует водителя о приближающемся знаке. Оно способно распознать знак ограничения скорости, запрета на обгон;

· Второе помимо считывания информации показывает, что нарушил водитель и где именно. Может распознавать знак движения без остановки запрещено, жилой зоны, начала и конца населенных пунктови преимущества движения.

Что касается второго поколения, то здесь применяется умный блок управления с операционной системой. При необходимости система обновляется, чтобы пополнять количество знаков.

Как работает система?

Что касается самого принципа работы, то здесь нет ничего сложного. Основным является камера, которая устанавливается на лобовое стекло. Она снимает весь путь водителя, в любое время года и суток. Камера крепится на стороне пассажира и сверху от водителя. Расположение может варьироваться в зависимости от особенностей дорожного движения. Камера способна распознавать пассажиров, что довольно удобно.

Полученная информация передается на центральный блок транспортного средства. Далее действия варьируются в зависимости от поколения. Если у водителя имеется только первое поколение, то происходит сравнение с базой и выдача знака на дисплей. Если второе поколение, то помимо выдачи знака и сравнения с базой данной водитель получает полную информацию о возможном нарушении. При таком подходе можно сразу понять, придется ли тратить деньги на штраф или нет.

Специалисты отмечают, что современная система распознавания знаков запоминает сразу несколько действий. Дело в том, что в настоящее время существует большое количество знаков с продолжительным действием. Если подобное не учитывать, то возникнет масса неприятностей.

Многие говорят, что следующее поколение системы получит возможность не только считывать знаки, но и использовать правило дорожного движения, давать рекомендации в некоторых ситуациях. Подобное понадобится новичкам, кто только сел за руль транспортного средства.

Вывод

Система распознавания знаков пользуется большой популярностью. Она облегчает жизнь водителей, позволяет предотвращать неприятные ситуации.