Нейросеть для распознавания дорожных знаков на видео методом компьютерного зрения
Инновационная система на базе искусственного интеллекта для автоматического распознавания и классификации дорожных знаков в режиме реального времени с использованием компьютерного зрения и глубокого обучения. Решение обеспечивает точность распознавания до 99.5% в различных условиях освещения и погоды.
Основные функции
- Распознавание всех типов дорожных знаков согласно ПДД
- Определение расстояния до знака и его геолокации
- Классификация знаков по категориям и приоритетам
- Работа в режиме реального времени с частотой 60 кадров/сек
- Автоматическое оповещение о критически важных знаках
- Ведение базы данных обнаруженных знаков с координатами
- Экспорт данных в популярные форматы
- Интеграция с навигационными системами
Для кого подходит
- Производители систем помощи водителю (ADAS)
- Разработчики беспилотных автомобилей
- Дорожные службы и инспекции
- Картографические сервисы
- Логистические компании
- Службы такси и каршеринга
- Автопроизводители
- Компании по аренде автомобилей
Как это работает
Система использует каскад сверточных нейронных сетей (CNN) для обработки видеопотока. На первом этапе происходит детекция объектов-кандидатов с помощью YOLO v4. Далее выделенные области анализируются классификатором на базе ResNet-50 для точного определения типа знака. Параллельно работает алгоритм трекинга для отслеживания движения знаков между кадрами. Финальный этап включает пост-обработку результатов с использованием временной фильтрации и геопривязки.
Система использует каскад сверточных нейронных сетей (CNN) для обработки видеопотока. На первом этапе происходит детекция объектов-кандидатов с помощью YOLO v4. Далее выделенные области анализируются классификатором на базе ResNet-50 для точного определения типа знака. Параллельно работает алгоритм трекинга для отслеживания движения знаков между кадрами. Финальный этап включает пост-обработку результатов с использованием временной фильтрации и геопривязки.
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Высокая точность распознавания (99.5%)
- Работа в режиме реального времени
- Устойчивость к сложным погодным условиям
- Низкие требования к вычислительным ресурсам
- Простая интеграция с существующими системами
- Автоматическое обновление базы знаков
- Мультиплатформенность (Windows/Linux/iOS/Android)
- Возможность работы на edge-устройствах
- Регулярные обновления модели
Технические характеристики
- Формат входных данных: MJPEG, H.264, RTSP
- Разрешение видео: до 4K
- Частота обработки: 60 fps на GPU, 30 fps на CPU
- Дальность обнаружения: до 100 метров
- Углы обзора: 120° горизонтальный, 90° вертикальный
- API: REST, gRPC, WebSocket
- Форматы экспорта: JSON, CSV, XML, PostgreSQL
Ограничения
- Необходимость калибровки камеры
- Зависимость от качества входного видео
- Снижение точности при экстремальных погодных условиях
- Требуется периодическое обновление базы знаков
- Ограниченная работа в условиях низкой освещенности
- Возможны ложные срабатывания на похожие объекты
- Необходимость стабильного интернет-соединения для облачной версии
- Зависимость от качества GPS-сигнала для геопривязки
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
Создание системы распознавания дорожных знаков требует значительных временных затрат:
- Сбор и разметка датасета: 2-3 месяца
- Разработка архитектуры нейросети: 1 месяц
- Обучение и оптимизация модели: 2-3 месяца
- Интеграция и тестирование: 1-2 месяца
- Пилотное внедрение: 1 месяц
Общее время разработки: 7-10 месяцев
Время разработки
Создание системы распознавания дорожных знаков требует значительных временных затрат:
- Сбор и разметка датасета: 2-3 месяца
- Разработка архитектуры нейросети: 1 месяц
- Обучение и оптимизация модели: 2-3 месяца
- Интеграция и тестирование: 1-2 месяца
- Пилотное внедрение: 1 месяц
Общее время разработки: 7-10 месяцев
“