Detailergebnis zu DOK-Nr. 53043
Sicht(Bild)-basiertes Stop-Zeichen-Detektions- und Erkennungssystem für intelligente Fahrzeuge (Orig. engl.: Vision-based stop sign detection and recognition system for intelligent vehicles)
| Autoren |
B. Ran H.X. Liu |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.7 Verkehrslenkung, Verkehrssteuerung, Telekommunikation |
Washington, D.C.: National Academy Press, 2001 (Transportation Research Record (TRB) H. 1748) S. 161-166, 6 B, 11 Q
Systeme zur Erkennung von Verkehrszeichen sind Basismodule für Fahrer-Assistenz- und -Warnungssysteme. Das vorgestellte System basiert auf den zwei Modulen Detektion und Erkennung. Im ersten Schritt werden die Bilder mittels Schwellwertverfahren für Farbe, Sättigung und Farbwert unterteilt, um relevante Muster besser aufdecken zu können. Im zweiten Modul werden zwei neuronale Netze zur Klassifizierung und Validierung von Stop-Zeichen trainiert. Durch die Kombination der beiden neuronalen Netze wird die Fehlerrate reduziert. Der vorgestellte Algorithmus wurde mit Matlab realisiert und erreichte vor der Validierung eine Erkennungsrate von 524/540 Bildern oder 95 Prozent. Nach dem Training an 200 Bildern konnte die Fehlerrate auf 2,5 Prozent reduziert werden.