Применение глубокого обучения для обнаружения и классификации дорожных знаков (Письма в ЭЧАЯ, 2024)
Представлен новый метод обнаружения и идентификации элементов дорожной инфраструктуры, который также применим для других задач обработки и анализа изображений. Для предсказания координат ограничивающих рамок используется одноступенчатый визуальный детектор типа YOLO, а для классификации — сверточная нейронная сеть MobileNet. Метод включает механизм отслеживания, который связывает кадры путем присвоения уникальных номеров обнаруженным объектам. Модель обучалась на большом наборе данных, состоящем из 160 000 дорожных знаков. Полученные метрики и скорость обработки позволяют использовать модель для сбора новых данных, а результаты могут быть применены для дальнейшего анализа. Система уже применяется в проекте по инвентаризации дорожных сооружений.