Object Detection Using Color Segmentation, Radial Symmetry Detector, and Hough Method

Author(s):  
Rinat M. Shakirzyanov ◽  
Alina A. Shakirzyanova
Author(s):  
Р.М. Шакирзянов

В настоящее время широкое распространение получают беспилотные системы управления различными транспортными средствами, в том числе автомобилями. Управление беспилотным автомобилем предполагает решение задач, связанных с распознаванием объектов дорожной обстановки: пешеходов, автомобилей, препятствий (в виде ям, кочек, столбов, деревьев, зданий и т.д.), дорожных знаков, разметки, светофоров. Предложен алгоритм решения задачи обнаружения и распознавания сигналов светофоров круглой формы. Для решения этой задачи задействованы: быстрое преобразование радиальной симметрии, цветовая сегментация, морфологические операции. Особенностью алгоритма является то, что области расположения световых сигналов предварительно определяются по цветовому признаку с последующим уточнением формы и положения объектов на изображении. На основе предложенного метода было разработано программное обеспечение для обнаружения сигналов светофоров на фотоснимках. Программное обеспечение было протестировано на общедоступной базе изображений, содержащей светофоры. Предлагаемый алгоритм показал работоспособность, он может быть расширен в части типов распознаваемых сигналов и применён в составе систем управления беспилотными транспортными средствами, а также в составе систем помощи водителю для решения задач по предупреждению опасных и аварийных ситуаций на транспорте Currently, unmanned systems for controlling various vehicles, including cars, are becoming widespread. Driving an unmanned vehicle involves solving problems related to the recognition of traffic objects: pedestrians, cars, obstacles (in the form of holes, bumps, poles, trees, buildings, etc.), road signs, markings, traffic lights. An algorithm for solving the problem of detecting and recognizing circular traffic signals is proposed. To solve this problem, the following are involved: rapid transformation of radial symmetry, color segmentation, morphological operations. A feature of the algorithm is that the areas of the location of the light signals are preliminarily determined by color, followed by the refinement of the shape and position of objects in the image. Based on the proposed method, software was developed for detecting traffic signals in photographs. The software was tested on a publicly available database of images containing traffic lights. The proposed algorithm has shown its efficiency, it can be expanded in terms of the types of signals recognized and used as part of control systems for unmanned vehicles, as well as part of driver assistance systems for solving problems to prevent dangerous and emergency situations


2013 ◽  
Vol 16 (4) ◽  
pp. 765-765 ◽  
Author(s):  
Sang-Hoon Kim ◽  
Young-Sik Jeong

2013 ◽  
Vol 16 (4) ◽  
pp. 757-763 ◽  
Author(s):  
Sang-Hoon Kim ◽  
Young-Sik Jeong

Author(s):  
Кonstantin А. Elshin ◽  
Еlena I. Molchanova ◽  
Мarina V. Usoltseva ◽  
Yelena V. Likhoshway

Using the TensorFlow Object Detection API, an approach to identifying and registering Baikal diatom species Synedra acus subsp. radians has been tested. As a result, a set of images was formed and training was conducted. It is shown that аfter 15000 training iterations, the total value of the loss function was obtained equal to 0,04. At the same time, the classification accuracy is equal to 95%, and the accuracy of construction of the bounding box is also equal to 95%.


2010 ◽  
Vol 130 (9) ◽  
pp. 1572-1580
Author(s):  
Dipankar Das ◽  
Yoshinori Kobayashi ◽  
Yoshinori Kuno

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document