Нейросеть для сегментации дорожной полосы на видео методом компьютерного зрения
Передовая система компьютерного зрения, использующая глубокое обучение для точного определения и сегментации дорожной разметки в режиме реального времени. Технология обеспечивает надежное распознавание полос движения с точностью до 98% даже в сложных дорожных условиях.
Основные функции
- Сегментация всех типов дорожной разметки
- Определение ширины полосы движения
- Распознавание прерывистых и сплошных линий
- Детекция края проезжей части
- Определение кривизны дороги
- Предсказание траектории движения
- Анализ качества дорожной разметки
- Формирование 3D-карты дорожного полотна
- Экспорт данных в популярные форматы
- Интеграция с навигационными системами
Для кого подходит
- Разработчики систем помощи водителю
- Производители беспилотных автомобилей
- Дорожные службы и инспекции
- Автопроизводители
- Компании по мониторингу дорожной инфраструктуры
- Сервисы картографии
- Логистические компании
- Службы контроля качества дорог
Как это работает
Система использует архитектуру U-Net с энкодером на базе EfficientNet для покадровой сегментации видеопотока. Предварительная обработка включает нормализацию изображения и коррекцию перспективы. Сегментация выполняется на уровне пикселей с последующим применением постобработки для сглаживания результатов. Временная согласованность обеспечивается рекуррентными слоями LSTM. Финальный этап включает преобразование результатов в векторный формат и калибровку с данными GPS.
Система использует архитектуру U-Net с энкодером на базе EfficientNet для покадровой сегментации видеопотока. Предварительная обработка включает нормализацию изображения и коррекцию перспективы. Сегментация выполняется на уровне пикселей с последующим применением постобработки для сглаживания результатов. Временная согласованность обеспечивается рекуррентными слоями LSTM. Финальный этап включает преобразование результатов в векторный формат и калибровку с данными GPS.
Преимущества
- Высокая точность сегментации (98%)
- Обработка в реальном времени
- Работа при различном освещении
- Адаптация к разным типам разметки
- Низкие требования к оборудованию
- Простая интеграция
- Автоматическая калибровка
- Кроссплатформенность
- Регулярные обновления моделей
Технические характеристики
- Поддерживаемые форматы: MJPEG, H.264, RTSP
- Разрешение видео: до 4K
- Частота обработки: 50 fps на GPU, 25 fps на CPU
- Поддержка GPU: NVIDIA, AMD, Intel
- Точность определения полосы: ±5 см
- Дальность обнаружения: до 80 метров
- Угол обзора: 140° горизонтальный
- API: REST, WebSocket
- Форматы экспорта: JSON, CSV, GeoJSON
Ограничения
- Зависимость от качества разметки
- Снижение точности при загрязненной разметке
- Ограничения при экстремальных погодных условиях
- Необходимость начальной калибровки
- Требования к качеству входного видео
- Сложности при работе в темное время суток
- Возможные проблемы при резких поворотах
- Зависимость от вычислительной мощности
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Время разработки
Полный цикл создания системы включает следующие этапы:
- Сбор и аннотация данных: 2-3 месяца
- Разработка архитектуры: 1 месяц
- Обучение и оптимизация: 2 месяца
- Тестирование и отладка: 1-2 месяца
- Внедрение и интеграция: 1 месяц
Общее время: 7-9 месяцев
Время разработки
Полный цикл создания системы включает следующие этапы:
- Сбор и аннотация данных: 2-3 месяца
- Разработка архитектуры: 1 месяц
- Обучение и оптимизация: 2 месяца
- Тестирование и отладка: 1-2 месяца
- Внедрение и интеграция: 1 месяц
Общее время: 7-9 месяцев
“