การตรวจจับป้ายสัญญาณจราจรด้วยเชพคอนเท็กซ์

บทคัดย่อ

บทคัดย่อ

การรู้จำป้ายสัญญาณจราจรเป็นงานวิจัยที่มีความท้าทายกับระบบช่วยขับและระบบขับรถยนต์อัตโนมัติซึ่งการรู้จำป้ายสัญญาณจราจรที่มีประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับผลการตรวจจับป้ายสัญญาณจราจรที่มีประสิทธิภาพด้วยในงานวิจัยนี้ได้นำเสนอแนวคิดใหม่ในการตรวจจับป้ายสัญญาณจราจร บนภาพสีที่มีพื้นหลังไม่คงที่เพื่อมุ่งเน้นเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับป้ายสัญญาณจราจรด้วยการประยุกต์ใช้หลักการตรวจจับขอบเขตสีที่สนใจร่วมกับเชพคอนเท็กซ์ และป้ายสัญญาณจราจรต้นแบบโดยงานวิจัยที่นำเสนอมีขั้นตอนคือ 1) ตรวจจับขอบเขตที่สนใจจากภาพโหมดสีมาตรฐาน RGB และ HSV เพื่อหาขอบเขตสีที่สนใจ 2) หาเส้นขอบของขอบเขตที่สนใจที่ได้ได้จากขั้นตอนที่1 3) ประเมินเส้นขอบระหว่างขอบเขตที่สนใจและป้ายสัญญาณจราจรต้นแบบด้วยเชพคอนเท็กซ์ เพื่อยืนยันป้ายสัญญาณจราจรจากการทดสอบกับข้อมูลภาพจำนวน 3940 ภาพ พบว่ามีอัตราความผิดพลาดเฉลี่ยเท่ากับ 0.36

คำสำคัญ: การตรวจจับป้ายสัญญาณจราจร เชพคอนเท็กซ์การแบ่งแยกสี

Abstract

Road signs recognition is a challenge topic in driver assistance systems and autonomous driving system. The efficiency of road signs detection will have influence on the performance result of road signs recognition.This research presents the detection of road signs that have various background image. This is a new idea. We applied shape context and road signs template to improve performance of road signs detection. We proposed technique that includes: 1) the detection of interested region from RGB and HSV standard color models to find interested color space. 2) from the regions of interest in the step 1, we detect the edge of region. 3) an evaluation between the edge of region and road sign template by using shape context. From the testing with 3940 images, the results of road signs detection show that the false positive rate is 0.36.

Keyword: Road Signs Detection, Shape Context,Color Segment