Система распознавания движущихся объектов mod что это?

Системы обнаружения движущихся объектов на проезжей части дороги

Все большее распространение получают системы активной безопасности, обнаруживающие опасность и предупреждающие о ней водителя. Камеры и радары, установленные на автомобиле, позволяют безопасно парковаться, перестраиваться из ряда в ряд, обнаруживать на своем пути другие автомобили, пешеходов и даже диких животных.

Система обнаружения пешеходов предназначена для предотвращения столкновения с пешеходами. Она распознает людей возле автомобиля, автоматически замедляет его, снижает силу удара и даже избегает столкновения. Применение системы позволяет на 20 % сократить смертность пешеходов при ДТП и на 30 % снизить риск тяжелых травм.

Впервые система обнаружения пешеходов была использована на автомобилях Volvo в 2010 г. В настоящее время система имеет ряд модификаций:

• Pedestrian Detection System от Volvo;
• Advanced Pedestrian Detection System от TRW;
• EyeSight от Subaru.

В системе обнаружения пешеходов реализованы следующие взаимосвязанные функции:

• обнаружение пешеходов;
• предупреждение об опасности столкновения;
• автоматическое торможение.

Для обнаружения пешеходов используется одна или две видеокамеры и радар, которые эффективно работают на расстоянии до 40 м. Если пешеход обнаружен видеокамерой и результат подтвержден радаром, система отслеживает движение пешехода, прогнозирует его дальнейшее перемещение и оценивает вероятность столкновения с автомобилем. Результаты обнаружения выводятся на экран мультимедийной системы (рис. 1). Система также реагирует на автомобили, которые стоят на месте или движутся в попутном направлении.

Рис. 1. Экран мультимедийной системы

Если система установила, что при текущем характере движения автомобиля столкновение с пешеходом неизбежно, посылается звуковое предупреждение водителю. Далее система оценивает реакцию водителя на предупреждение — изменение характера движения автомобиля (торможение, изменение направления движения). Если реакция отсутствует, система обнаружения пешеходов автоматически доводит автомобиль до остановки. В этом качестве система обнаружения пешеходов является производной системы автоматического экстренного торможения.

Система обнаружения пешеходов позволяет полностью избежать столкновения на скорости до 35 км/ч. При большей скорости система не может полностью предотвратить ДТП, но тяжесть последствий для пешехода может быть уменьшена за счет замедления автомобиля перед столкновением. Статистические данные свидетельствуют, что вероятность смертельного исхода от столкновения пешехода с автомобилем на скорости 65 км/ч составляет 85 %, 50 км/ч — 45 %, 30 км/ч — 5 %.

Система обнаружения пешеходов показала свою эффективность в сложных условиях городского движения. Она позволяет одновременно отслеживать несколько пешеходов, движущихся различными курсами, различает движение пешеходов с зонтами во время дождя и пр. Система неработоспособна ночью и в плохую погоду.

Система предупреждения о велосипедистах

Компания Jaguar Land Rover предложила инновационную систему предупреждения о велосипедистах. Система Bike Sense при потенциальной опасности столкновения с велосипедистом задействует зрение, слух и тактильные ощущения водителя. При этом воздействие на водителя производится на инстинктивном уровне, что позволяет быстрее перейти к действию.

Система предупреждения о велосипедистах, являясь электронной, включает входные устройства, блок управления и исполнительные устройства.

В качестве входных устройств выступают радары с широким радиусом действия и видеокамеры, установленные спереди и сзади автомобиля. Критерием распознавания велосипедиста является скорость его движения (до 15 км/ч) и типовое очертание. Входные устройства определяют велосипедиста на расстоянии 10 м.

Сигналы от входных устройств обрабатываются ЭБУ. В зависимости от конкретной дорожной ситуации активизируются определенные исполнительные устройства, но не ближе чем за 5 м до велосипедиста.

Исполнительными устройствами системы Bike Sense являются:

• звуковой сигнал тревоги;
• надувные валики в спинке водительского сиденья;
• вибратор на педали акселератора;
• вибратор на внутренней ручке двери;
• светодиодная подсветка на внутренних элементах салона.

Для предупреждения об опасности используется звуковой сигнал велосипедного звонка, ассоциирующийся с велосипедистами. В зависимости от положения велосипедиста относительно автомобиля сигнал транслируется из левых или правых динамиков акустической системы.

В спинке водительского сиденья оборудованы специальные надувные валики. В зависимости от положения велосипедиста относительно автомобиля активизируется левый или правый валик, нажимая, соответственно, на левое или правое плечо водителя.

Вибратор на педали акселератора срабатывает для предупреждения нежелательного трогания автомобиля с места. Вибратор на внутренней ручке двери активизируется, чтобы предупредить опасное открывание двери, которой можно травмировать движущегося велосипедиста.

На передних стойках кузова, верхней части приборной панели, внутренней обивке дверей установлена комбинированная светодиодная подсветка зеленого, желтого и красного цвета. Светодиоды определенного цвета задействуются в зависимости от степени опасности столкновения с велосипедистом (зеленый — безопасно, желтый — возможная опасность, красный — опасно).

В алгоритме работы системы предупреждения о велосипедистах предусмотрены три типичные ситуации, на которые предлагается определенный набор действий:

1. приближение велосипедиста сзади движущегося автомобиля:
   • сигнал тревоги со стороны опасности;
   • надувной валик со стороны опасности;
   • светодиодная подсветка со стороны опасности;
2. приближение велосипедиста (пешехода) в поперечном направлении впереди стоящего автомобиля перед пешеходным переходом:
   • сигнал тревоги со стороны опасности;
   • вибрация педали акселератора;
3. приближение велосипедиста сзади стоящего автомобиля и намерение водителя или пассажиров выйти из автомобиля (открыть дверь):
   • вибрация дверной ручки со стороны опасности;
   • светодиодная подсветка со стороны опасности.

Несмотря на оригинальность и значимость данной системы, она не будет иметь решающего значения для повышения безопасности велосипедистов. Для защиты велосипедистов требуется изменение законодательства в части дорожного движения и развития велосипедной инфраструктуры.

Система обнаружения крупных животных

Столкновение с крупными дикими животными является серьезной проблемой дорожного движения. Особенно остро данный вопрос стоит в северных европейских странах — Швеции, Норвегии, Финляндии, а также в США и Канаде. Как показывает статистика, 6 % всех столкновений составляют аварии с участием крупных диких животных. Можно представить последствия столкновения со взрослым лосем для пассажиров и автомобиля. И чем выше скорость движения, тем серьезнее последствия аварии. Даже если водителю удалось уйти от столкновения с животным, удержать автомобиль на дороге и избежать аварии не всегда удается.

Шведская компания Volvo, первая из автопроизводителей, разработала систему обнаружения крупных животных и устанавливает ее на свои серийные автомобили. Система обнаружения крупных животных является дальнейшим развитием системы обнаружения пешеходов. Она использует те же аппаратные средства (видеокамеру, радар), что и Pedestrian Detection System, и отличается только программным обеспечением, которое позволяет распознавать форму диких животных, характер их перемещения.

Система определяет крупных диких животных (лося, оленя), а также домашних животных (лошадь, корову), животных меньшего размера (косулю, кабана) система не определяет. Для обнаружения диких животных используется видеокамера и радар, которые дополняют друг друга. При обнаружении животного система предупреждает водителя сигналом. При необходимости производится автоматическое экстренное торможение автомобиля. Если столкновения с животным избежать не удается, снижение скорости существенно уменьшает последствия аварии.

По-своему к решению проблемы безопасности подошли в Канаде, предложив придорожную систему обнаружения крупных животных. Пилотный проект Large Animal Detection System, LADS, отслеживает движение крупных диких животных и предупреждает водителя об их приближении к дороге.

Для обнаружения животных система использует датчики, которые располагаются на столбах вдоль дороги. Ранее в качестве таких датчиков использовался лидар, но по причине частых ложных срабатываний (из-за мелких животных, осадков, растительности) был заменен на радар.

Как заявляет производитель, система LADS снижает опасность столкновения с крупными животными до 80 %.

Источник: https://extxe.com/18628/sistemy-obnaruzhenija-dvizhushhihsja-obektov-na-proezzhej-chasti-dorogi/

Python: распознавание объектов в реальном времени

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

статьи:

Этот пост разделён на две части. В первой части мы рассмотрим реализацию распознавания объектов в реальном времени, используем deep-learning и OpenCV, чтобы работать с видео потоками и видеофайлами. В этом нам поможет высокоэффективный класс VideoStream, подробнее о нём читайте здесь.

Оттуда мы возьмём Deep Learning, код для обнаружения объекта и код для измерения FPS.

Чтобы сделать детектор объектов в реальном времени, нам потребуется:

1. Получить доступ к нашей веб-камере/видео потоку.
2. Применить распознавание объекта для каждого кадра.

Чтобы посмотреть, как это делается, откройте новый файл, назовите его real_time_object_detection.py и вставьте следующий код:

# import the necessary packages from imutils.video import VideoStream from imutils.video import FPS import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2

Мы начали с импортирования библиотек (на строках 2-8). Для этого вам необходим imutils и OpenCV.

Далее анализируем аргументы командной строки:

# construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument(«-p», «—prototxt», required=True, help=»path to Caffe 'deploy' prototxt file») ap.add_argument(«-m», «—model», required=True, help=»path to Caffe pre-trained model») ap.add_argument(«-c», «—confidence», type=float, default=0.2, help=»minimum probability to filter weak detections») args = vars(ap.parse_args())

• —prototxt : Путь к prototxt Caffe файлу.
• —model : Путь к предварительно подготовленной модели.
• —confidence : Минимальный порог валидности (сходства) для распознавания объекта (значение по умолчанию — 20%).

Затем мы инициализируем список классов и набор цветов:

# initialize the list of class labels MobileNet SSD was trained to # detect, then generate a set of bounding box colors for each class CLASSES = [«background», «aeroplane», «bicycle», «bird», «boat», «bottle», «bus», «car», «cat», «chair», «cow», «diningtable», «dog», «horse», «motorbike», «person», «pottedplant», «sheep», «sofa», «train», «tvmonitor»] COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))

На строках 22-26 мы инициализируем метки CLASS и соответствующие случайные цвета.

Теперь загрузим модель и настроим наш видео поток:

# load our serialized model from disk print(«[INFO] loading model…») net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(args[«prototxt»], args[«model»]) # initialize the video stream, allow the cammera sensor to warmup, # and initialize the FPS counter print(«[INFO] starting video stream…») vs = VideoStream(src=0).start() time.sleep(2.0) fps = FPS().start()

Загружаем нашу сериализованную модель, предоставляя ссылки на prototxt и модели (строка 30) — обратите внимание, насколько это просто в OpenCV.

Затем инициализируем видео поток (это может быть видеофайл или веб-камера). Сначала запускаем VideoStream (строка 35), затем мы ждём, пока камера включится (строка 36), и, наконец, начинаем отсчёт кадров в секунду (строка 37). Классы VideoStream и FPS являются частью пакета imutils.

Теперь проходим по каждому кадру (чтобы увеличить скорость, можно пропускать кадры).

# loop over the frames from the video stream while True: # grab the frame from the threaded video stream and resize it # to have a maximum width of 400 pixels frame = vs.read() frame = imutils.resize(frame, width=400) # grab the frame dimensions and convert it to a blob (h, w) = frame.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5) # pass the blob through the network and obtain the detections and # predictions net.setInput(blob) detections = net.forward()

Поскольку чуть позже нам понадобится ширина и высота, получим их сейчас (строка 47). Затем следует преобразование кадра в blob с модулем dnn (строки 48 и 49).

Теперь к сложному: мы устанавливаем blob как входные данные в нашу нейросеть (строка 53) и передаём эти данные через net (строка 54), которая обнаруживает наши предметы.

На данный момент, мы обнаружили объекты в видео потоке. Теперь пришло время посмотреть на значения валидности и решить, должны ли мы нарисовать квадрат вокруг объекта и повесить лейбл.

# loop over the detections for i in np.arange(0, detections.shape[2]): # extract the confidence (i.e., probability) associated with # the prediction confidence = detections[0, 0, i, 2] # filter out weak detections by ensuring the `confidence` is # greater than the minimum confidence if confidence > args[«confidence»]: # extract the index of the class label from the # `detections`, then compute the (x, y)-coordinates of # the bounding box for the object idx = int(detections[0, 0, i, 1]) box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype(«int») # draw the prediction on the frame label = «{}: {:.2f}%».format(CLASSES[idx], confidence * 100) cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), COLORS[idx], 2) y = startY — 15 if startY — 15 > 15 else startY + 15 cv2.putText(frame, label, (startX, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2)

Давайте разберём по строчкам:

Проходим по detections, получаем значение валидности (строка 60).

Если значение валидности выше заданного порога (строка 64), извлекаем индекс лейбла в классе (строка 68) и высчитываем координаты рамки вокруг обнаруженного объекта (строка 69).

Затем, извлекаем (x;y)-координаты рамки (строка 70), которые будем использовать для отображения прямоугольника и текста.

Делаем текстовый лейбл, содержащую имя из CLASS и значение валидности (строки 73 и 74).

Также, рисуем цветной прямоугольник вокруг объекта, используя цвета класса и раннее извлечённые (x;y)-координаты (строки 75 и 76).

В целом, нужно, чтобы лейбл располагался над цветным прямоугольником, однако, может возникнуть такая ситуация, что сверху будет недостаточно места, поэтому в таких случаях выводим лейбл под верхней стороной прямоугольника (строка 77).

Наконец, мы накладываем цветной текст и рамку на кадр, используя значение 'y', которое мы только что вычислили (строки 78 и 79).

1. Отображение кадра
2. Проверка ключа выхода
3. Обновление счётчика FPS

# show the output frame cv2.imshow(«Frame», frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # if the `q` key was pressed, break from the loop if key == ord(«q»): break # update the FPS counter fps.update()

Код вверху довольно очевиден: во-первых, выводим кадр (строка 82). Затем фиксируем нажатие клавиши (строка 83), проверяя, не нажата ли клавиша «q» (quit). Если условие истинно, мы выходим из цикла (строки 86 и 87).

Наконец, обновляем наш счётчик FPS (строка 90).

Если происходит выход из цикла (нажатие клавиши «q» или конец видео потока), у нас есть вещи, о которых следует позаботиться:

# stop the timer and display FPS information fps.stop() print(«[INFO] elapsed time: {:.2f}».format(fps.elapsed())) print(«[INFO] approx. FPS: {:.2f}».format(fps.fps())) # do a bit of cleanup cv2.destroyAllWindows() vs.stop()

При выходе из цикла, останавливаем счётчик FPS (строка 92) и выводим информацию о конечном значении FPS в терминал (строки 93 и 94).

Если вы зашли так далеко, вероятно, вы готовы попробовать программу на своей веб-камере. Чтобы посмотреть, как это делается, перейдём к следующему разделу.

Чтобы увидеть детектор объектов в реальном времени в действии, убедитесь, что вы скачали исходники и предварительно подготовленную Convolutional Neural Network.

Оттуда открываете терминал и выполняете следующие команды:

$ python real_time_object_detection.py \ —prototxt MobileNetSSD_deploy.prototxt.txt \ —model MobileNetSSD_deploy.caffemodel [INFO] loading model… [INFO] starting video stream… [INFO] elapsed time: 55.07 [INFO] approx. FPS: 6.54

При условии, что OpenCV может получить доступ к вашей веб-камере, вы должны увидеть выходной кадр с любыми обнаруженными объектами. Я привёл примеры результатов в видео ниже:

Заметьте, что распознаватель объектов может обнаруживать не только меня (человека), но и диван, на котором я сижу и стул рядом со мной. И всё это в реальном времени.

Оригинал здесь

Источник: https://proglib.io/p/real-time-object-detection/

Пять основных сфер практического применения систем распознавания объектов

Попытки научить различные системы видеть и понимать мир так же, как это делает человек, начались несколько десятилетий назад, но уже сейчас эти технологии стали настолько совершенны, что активно используются во многих сферах нашей жизни.

У нас на сайте уже есть подробные статьи о машинном зрении, нейросетях и алгоритмах распознавания, поэтому мы не будем углубляться и вновь описывать эти сложные технологии, мы расскажем о практическом использовании этих систем в реальном мире.  То, что для нас является фотографией, для системы распознавания образов — лишь набор пикселей с разными параметрами цвета.

 Чтобы научить систему распознавать на изображении отдельные объекты, необходимо предоставить ей датасет — набор из тысяч изображений, в которых указано, где именно находится нужный объект.

Воспользуйтесь нашими услугами

Например, если мы хотим, чтобы система научилась распознавать на снимках людей, нужно показать ей множество фотографий людей разного возраста, в разных позах и одежде, в разных условиях. После подобной тренировки система сможет безошибочно распознать человека на фотографиях. Однако напрашивается другой вопрос: если для системы фотография — это просто совокупность пикселей, то как же нейросеть понимает, что именно изображено на фото?

Для распознавания объектов на изображении используются различные методы, но одним из самых перспективных признан метод гистограмм ориентированных градиентов (HOG). Изображение обесцвечивается, а затем в блоках 16х16 пикселей система находит направление смены цвета (вектор градиента), строит по всему изображению карту этих векторов, и тем самым «снимок» признаков объекта, которые не меняются в зависимости от позы/положения и освещения. Усовершенствованная версия алгоритма называется CoHOG — в ней учитываются границы объектов, то есть производится распознавание формы, а не только векторов градиентов.

Toshiba усовершенствовала метод CoHOG, значительно улучшив распознавание при плохом освещении — традиционный CoHOG, к примеру, плохо справляется с быстрым распознаванием в темноте, когда пешеходов практически не видно в свете фар. Метод ECoHOG (технология гистограмм совместного присутствия ориентированных градиентов) определяет человека за счёт дополнительного анализа направлений и размеров его очертаний, находя голову, ноги, руки, плечи. Если CoHOG просто вычленяет на изображении антропометрические очертания (анализ «граница объекта — векторы границ»), то для ECoHOG важны размерности границ объекта относительно друг друга.

Маркетинг

Распознавание образов — перспективное направление в рекламе и маркетинге. Нейросети позволяются за считанные часы узнать вещи, для поиска которых в других случаях нужна большая команда профессионалов и недели, а то и месяцы исследований. Например, российский сервис YouScan, система мониторинга социальных медиа, отслеживает упоминание брендов в соцсетях.

Причём делает это не только в тексте постов, но и на фотографиях, а также помогает сделать определённые выводы о продукте. С помощью распознавания образов на фото нашли интересную закономерность, поиск которой никому бы и не пришел в голову: среди животных коты чаще встречаются с техникой Apple, а собаки — с брендом Adidas.

Эта необычная информация может пригодиться для таргетирования рекламы.

При поиске по логотипу Adidas сервис YouScan отфильтровал фотографии со смартфонами в руках владельцев. Копирайт: YouScan

наблюдение

Распознавание образов на камерах городского видеонаблюдения — это, пожалуй, самая неотвратимая перспектива использования машинного зрения. С 2017 года в Москве тестируется система умного видеонаблюдения с целью идентификации преступников в местах массового скопления людей. К городской сети камер подключена технология от российской компании NTechLab, которая уже помогла задержать несколько десятков правонарушителей. В Китае подобная система видеонаблюдения способна распознавать не только лица, но и марки автомобилей и одежды на людях, что может быть впоследствии использовано маркетологами для своих исследований.



На видео показана реальная работа распознавания образов и лиц SenseTime

Медицина

Распознавание образов уже стало настоящим прорывом в медицине — во многих случаях компьютеры замечают вещи, которые пропускают даже самые опытные врачи. Они выступают своеобразными помощниками, чье «техническое» мнение подтверждает гипотезу врача или дает повод для более глубоких исследований.

В России ведутся разработки программных комплексов для диагностики раковых образований на снимках КТ, МРТ и ПЭТ. Для этого через нейросеть прогоняют тысячи размеченных снимков, после чего точность распознавания новых снимков возрастает до 95-97%. Среди прочих разработкой такой платформы занимается Департамент информационных технологий Москвы, используя открытую библиотеку Google TensorFlow.

Созданная Google нейросеть Inception анализирует микроскопическое исследование биопсии лимфатических узлов в поиске раковых клеток в молочных железах. Для человека это очень долгий и трудоемкий процесс, в ходе которого легко ошибиться или пропустить что-то важное, так как в некоторых случаях размер изображения составляет 100 000 х 100 000 пикселей. Нейросеть Inception обеспечивает чувствительность около 92% против 72% у врача. Нейросеть не упустит из виду все подозрительные участки снимков, хотя и допускаются ложные срабатывания, которые позже отфильтрует врач.

Автомобили

Распознавание объектов в автомобилях — это необходимая часть систем безопасности ADAS (Advanced driver-assistance systems). ADAS могут быть реализованы как сложными средствами, вроде радара и инфракрасных датчиков, так и при помощи монокулярной камеры. Ранее мы уже рассказывали, что одной видеокамеры вполне достаточно для того, чтобы автомобиль в реальном времени смог распознать пешеходов, знаки и светофоры.

Однако такое распознавание «на лету» – очень ресурсоемкая задача, для выполнения которой нужен специализированный процессор. Toshiba уже в течение нескольких лет развивает серию таких процессоров. Они строят трехмерную модель на основе движущегося изображения с одной камеры, и тем самым замечают неизвестные препятствия на дороге.

Ведь если нейросеть обучена распознавать только людей, разметку и знаки, то лежащая на асфальте покрышка или кусок ограждения не будут распознаны и расценены, как опасность.

Процессоры Visconti выделяют на изображении зоны, классифицируют их и помогают автопилоту или ADAS принять решение. Источник: Toshiba

Дроны

В дронах распознавание объектов используется как в развлекательных, так и в научных целях. В 2015 году немало шума наделал коптер Lily с автоматическим включением двигателей при подбрасывании и функцией слежения за владельцем. Lily направлял объектив на хозяина, независимо от траектории и скорости его передвижения. Правда, к распознаванию образов эта функция Lily не имела никакого отношения, так как дрон следил не столько за образом человека, сколько за пультом управления, который был надет на руку владельца.



Дроны с распознаванием изображений используются и для более серьезных вещей. Например, норвежская компания eSmart Systems разработала интеллектуальные решения для энергосетей. В рамках одного из их проектов — Connected Drone — дроны используются для поиска неисправностей на линиях электропередач.

Обученные распознаванию элементов энергосетей, они проверяют целостность проводов, изоляторов и других частей ЛЭП. Это особенно важно для быстрой локализации неисправности, когда от линии зависит электроснабжение города или предприятия.

Дроны eSmart находят элементы энергетической инфраструктуры и в случае обнаружения повреждений помечают объект, оставляя предупреждение для оператора. Источник: eSmart Systems

Источник: https://habr.com/

Воспользуйтесь нашими услугами

Источник: http://integral-russia.ru/2018/12/20/pyat-osnovnyh-sfer-prakticheskogo-primeneniya-sistem-raspoznavaniya-obektov/

Nissan Safety Shield: что это и как работает

Современные автомобили позволяют не просто добраться из одной точки в другую, но обеспечивают при этом высокий уровень комфорта и безопасности для водителя и пассажиров. По сути, у выпускаемых в настоящее время транспортных средств с их предшественниками, изготавливаемыми даже полвека назад, общим остался лишь сам принцип передвижения.

Автомобилестроительные компании вкладывают немало ресурсов (как финансовых, так и людских) в развитие систем безопасности, продолжая как разрабатывать новые технологии, так и совершенствовать уже имеющиеся. Одним из флагманов в этой отрасли можно считать компанию Nissan Motor Co., разработавшую и оснастившую свои модели комплексом безопасности, получившим название Nissan Safety Shield.

Определение и состав комплекса систем Nissan Safety Shield

В буквальном переводе с английского Safety Shield означает «щит безопасности».

Первоначальный его вариант был придуман специалистами компании в 2012 году, однако первопроходцем в этой отрасли Nissan не является: в 2002 году первый комплекс систем активной безопасности был разработан компанией Mercedes-Benz, следом за ней подключилась и Audi.

Однако сначала только автомобили премиум-класса удостаивались чести обзавестись подобным оборудованием. Но, как это обычно бывает, в процессе развития технологии становятся более совершенными и вместе с тем доступными: сейчас системами безопасности оснащаются, в том числе, и модели, относящиеся к средней ценовой категории.

Safety Shield включает 7 электронных помощников, основная задача которых состоит не в минимизации ущерба в случае аварии, а в недопущении столкновения с другим транспортным средством или иным препятствием. Благодаря технологии, за дорогой следят помимо водителя электронные системы, всегда готовые предупредить об опасности и взять при необходимости управление на себя.

Предотвращение лобовых столкновений

Наиболее серьезную опасность как для жизни и здоровья людей в салоне, так и для технического состояния авто, представляют лобовые столкновения. Поможет избежать их группа устройств, именуемых Forward Emergency Braking: она включает чувствительные датчики, обеспечивающие безотказную работу круиз-контроля и непрерывно сканирующие дорогу перед транспортным средством.

Устройство постоянно анализирует текущую скорость, сканируя показания приборов. При возникновении рискованной ситуации помощник сначала оповещает водителя соответствующим звуковым сигналом, если же тот не предпринимает никаких действий, система самостоятельно приступает к снижению скорости. Если расстояние до обнаруженного препятствия продолжает стремительно сокращается, не исключено применение экстренного торможения в автоматическом режиме.

Контроль физического состояния водителя

Driver Attention Alert позволяет определять, насколько сильно устал человек, управляющий машиной. Если человек, управляющий авто, заснул, система постарается разбудить его громким звуком, если прилагаемые водителем усилия для вращения руля и нажатия педалей стали слишком слабыми, устройство предложит сделать остановку для отдыха.

Nissan не останавливается на достигнутом, продолжая работать над модернизацией существующей технологии: в настоящее время инженеры пытаются научить электронику анализировать мимику водителя.

Система распознавания дорожных знаков

Работу технологии Traffic Sign Recognition обеспечивает камера, направленная на дорогу.

Устройство способно распознавать знаки, запрещающие обгон на определенных участках дороги и ограничивающие максимальную скорость. Полученные сведения отображаются на панели в салоне авто.

Соблюдение рядности движения

Такиеустройства могут быть двух видов: активные и пассивные (чаще применяются пока что вторые, называемые Lane Departure Warning).

Активный электронный помощник способен самостоятельно управлять машиной, пассивный же умеет только предупреждать громким звуком, но, как показывает практика, уже этого в большинстве случаев оказывается достаточно для предотвращения ДТП. Работает прибор в связке с камерой, следящей за дорожными знаками и разметкой: её пересечение обязательно должно сопровождаться включением сигналов поворота. Если водитель пренебрегает этим действием случайно или умышленно, он слышит звуковой сигнал, напоминающий о необходимости скорректировать траекторию движения машины.

Мониторинг «слепых» зон

Blind Spot Warning является опцией, повышающей безопасность при перемещении по дорогам с большим числом полос.

Агрегат работает в паре с камерами обзора: если рядом с кроссовером находится транспортное средство, рядом с боковым зеркалом загорается световой сигнал, давая водителю еще до начала совершения маневра понять, что сбоку едет машина. Если же водитель всё равно начинает перестроение, световое мигание становится более активным, в дополнение к этому включается звуковое оповещение.

Система распознавания движущихся объектов

Moving Object Detection понадобится во время езды задним ходом, когда обзору мешают припаркованные автомобили.

Технология функционирует за счет камер в количестве 4 штук. Распознав помеху (автомобиль, пешеход, животное), электроника подает звуковой сигнал, а на дисплее бортового компьютера схематически отображается, с какой стороны препятствие.

Переключение света

Работу оптики контролирует High Beam Assist: устройство способно воспринимать картинку, поступающую с камеры, и анализировать её. Во время движения авто по загородной трассе помощник автоматически переключает дальний свет на ближний и наоборот, значительно облегчая задачу водителя.

Слаженная работа систем, входящих в комплекс Nissan Safety Shield, поднимает степень безопасности на принципиально новый уровень. Благодаря технологии, вероятность попадания в дорожно-транспортное происшествие значительно снижается.

Источник: https://moj-vnedorozhnik.ru/v-pomoshch-voditelyu/nissan-safety-shield

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI.

Одна из самых перспективных наук о компьютерах и программах – компьютерное зрение. Его смысл заключается в способности ПК к распознанию и определению сути картинки. Это важнейшая область в искусственном интеллекте, включающая сразу несколько действий: распознание содержимого фотографии, определение предмета и его классификация или генерация. Поиск объектов на картинке, скорее всего, является важнейшей областью компьютерного зрения.

Определение вещей или живых существ на фотографии активно используется в следующих сферах:

• Поиск автомобилей;
• Система распознания людей;
• Поиск и подсчёт количества пешеходов;
• Усиление системы безопасности;
• Создание беспилотных автомобилей и т. д.

Сегодня удалось разработать много методов для поиска объектов, которые применяются в зависимости от целевой области. В этой сфере, как и в других направлениях использования ИТ-технологий, многое напрямую зависит от программиста. Это отличный инструмент для творчества, с которым «творение» может получить собственный ум. Как использовать интеллект программы уже зависит от творческого мышления разработчика.

Технология действительно перевернула представление об искусственном интеллекте. В дальнейшем она стала основой для следующих методов R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, RetinaNet. Среди них и высокоточные, быстрые методы — SSD и YOLO. Для применения перечисленных алгоритмов, в основе которых глубокое обучение, требуется наличие глубоких познаний в математике и доскональное понимание фреймворков.

Начнем

Рассмотрение советов следует начинать с функциональной библиотеки ImageAI, написанной на Python. Данный фреймворков позволяет с лёгкостью интегрировать инновационные достижения в сфере компьютерного зрения в уже разработанные или новые программы.

Установка Python

Без инсталляции Python 3 здесь не обойтись. Нужно всего лишь загрузить файл с оф. сайта и запустить процесс установки.

Создание зависимостей

Сейчас самое время для того, чтобы посредством pip установить зависимости. Принцип создания команды прост: pip install и название библиотеки (основные фреймворки описаны в списке ниже). Как это выглядит:

pip install tensorflow # устанавливает программную среду Tensorflow.

Какие фреймворки нужно добавить:

• Numpy;
• SciPy;
• OpenCV (opencv-python);
• Pillow;
• Matplotlib;
• H5py;
• Keras;
• ImageAI (ссылка).

Просмотреть все фреймворки и команды для их установки вы можете на официальном сайте с документацией по ImageAI.

Retina Net

Теперь стоит скачать файл для модели Retina Net. Он участвует в процессе идентификации объектов на изображениях.

Как только зависимости установлены, уже есть возможность написать первые строки кода для вычисления предметов на картинках. Следует создать файл FirstDetection с расширением .py. В созданный файл следует вставить код из следующего раздела. Ещё нужно скопировать файл из модели Retina и добавить картинку для обработки в папку с файлом Python.

Тестирование

Создайте файл и разместите в нем следующий код:

from imageai.Detection import ObjectDetectionimport os exec_path = os.getcwd() detector = ObjectDetection()detector.setModelTypeAsRetinaNet()detector.setModelPath(os.path.join( exec_path, «resnet50_coco_best_v2.0.1.h5»))detector.loadModel() list = detector.detectObjectsFromImage( input_image=os.path.join(exec_path, «objects.jpg»), output_image_path=os.path.join(exec_path, «new_objects.jpg»), minimum_percentage_probability=90, display_percentage_probability=True, display_object_name=False)

Осталось запустить код и ожидать появление результатов работы в консоли. Дальше следует пройти в каталог, где установлен файл FirstDetection.py. Здесь же должна появиться новая фотография или несколько. Чтобы лучше понимать, что произошло, следует открыть изначальную и новую картинку.

Время рассмотреть принцип работы кода:

from imageai.Detection import ObjectDetectionimport os exec_path = os.getcwd()

Описание строк:

• 1 строка: перенос ImageAI и класса для поиска предмета;
• 2 строка: импорт Python os;
• 4 строка: создание переменной, в которой указывается путь к директории с файлом Python, RetinaNet, моделью и образом.

detector = ObjectDetection()detector.setModelTypeAsRetinaNet()detector.setModelPath(os.path.join( exec_path, «resnet50_coco_best_v2.0.1.h5»))detector.loadModel() list = detector.detectObjectsFromImage( input_image=os.path.join(exec_path, «objects.jpg»), output_image_path=os.path.join(exec_path, «new_objects.jpg»), minimum_percentage_probability=90, display_percentage_probability=True, display_object_name=False)

Описание строк:

• 1 строка: объявление нового класса для поиска объектов;
• 2 строка: установка типа модели RetinaNet;
• 3 строка: указание пути к модели RetinaNet;
• 6 строка: загрузка модели внутрь класса для поиска;
• 8 строка: вызов функции обнаружения (распознавания объектов) и запуск парсинга пути начального и конечного изображений.

ImageAI имеет поддержку массы различных настроек для поиска объектов. Например, можно настроить извлечение всех найденных объектов во время обработки картинки. Класс поиска способен создать отдельную папку с названием image, а затем извлечь, сохранить и вернуть массив с путём ко всем объектам.

list, extracted_images = detector.detectObjectsFromImage (input_image=os.path.join(execution_path , «objects.jpg»), output_image_path=os.path.join(execution_path , «new_objects.jpg»), extract_detected_objects=True)

обзор

Для более детального рассмотрения библиотеки советуем просмотреть видео обзор этой библиотеки. В ходе видео будет показано не только распознавание объектов на фото, но также вы узнаете про рассмотрение объектов на видео.

Ссылки из видео:

В ходе урока было создано распознавание объектов на видео. Код приведен ниже: 

from imageai.Detection import VideoObjectDetectionimport os execution_path = os.getcwd() detector = VideoObjectDetection()detector.setModelTypeAsYOLOv3()detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , «yolo.h5»))detector.loadModel() video_path = detector.detectObjectsFromVideo( input_file_path=os.path.join(execution_path, «traffic.mp4»), output_file_path=os.path.join(execution_path, «traffic_detected»), frames_per_second=20, log_progress=True) print(video_path)

Заключение

В конце советов по глубокому изучению следует добавить небольшую выборку из самых полезных функций ImageAI, ведь её возможности выходят далеко за пределы обычного обнаружения объектов:

• Установка порога минимальной вероятности: стандартные настройки исключают из выборки все объекты с вероятностью до 50%. Они даже не записываются в лог. При желании можно изменить в большую или меньшую сторону вероятности для определённых случаев;
• Особые настройки обнаружения: с помощью класса CustomObject, есть возможность попросить приложение передавать информацию об определении некоторых уникальных объектов;
• Скорость поиска: существует возможность вручную снизить время, которое затрачивает приложение для сканирования фотографии. Есть 3 режима работы: fast, faster, fastest;
• Входящие типы: поддерживает указание в качесиве пути картинке – Numpy-массива, а также файлового потока;
• Выходные типы: можно установить, чтобы функция detectObjectsFromImage возвращала картинки файлом или массивом Numpy.

Конечно, охватить всё компьютерное зрение нереально даже за целую книгу, но основные понятия, надеемся, мы смогли донести.

Источник: https://itproger.com/news/174

Как работает система распознавания дорожных знаков

Наиболее распространенной причиной дорожно-транспортных происшествий является превышение скоростного режима. Это приводит не только к повреждению автомобилей, но и к серьезным последствиям для здоровья водителей и пассажиров. Одной из систем, разработанных для профилактики ДТП, является система распознавания дорожных знаков, которая помогает следить за допустимой скоростью и регулировать движение транспортного средства.

Разработка предназначена для увеличения безопасности на дорогах, а также облегчение процесса вождения. Инженеры создают решения, которые будут автоматически распознавать дорожные знаки, фиксировать информацию о допустимых скоростях и ограничениях, включая направление движения, наличие перекрестков, поездных перегонов и других данных.

Система распознавания дорожных знаков

Чем больше предупреждений получает система от внешней среды, тем надежнее становится автомобиль и процесс вождения. Водителю физически тяжело следить за всеми параметрами дороги, особенно в длительных поездках. Программное решение способно решить проблему с невнимательностью и уменьшить влияние человеческого фактора во время движения.

Распознавание дорожных знаков является одной из составляющих, необходимых для беспилотных автомобилей. Машина должна самостоятельно определять разметку, ограничения, знаки и условия движения.

Назначения и главные функции

Поскольку причиной большинства аварий считается нарушение скоростного режима, инженеры автомобильных компаний задались целью искоренить данную проблему. Для этого в машину устанавливается система распознавания знаков. Основные функции которой:

1. Определение и подтверждение информации о дорожных знаках.
2. Поиск информации в базе данных и уведомление водителя.
3. Предупреждение с помощью светового или звукового сигнала, если скорость движения не изменяется.

Возможности систем зависят от поколений разработки. Первоначальные решения могли распознавать только ограничители скорости, запреты на обгон и некоторые дополнительные знаки. Современные системы могут расшифровывать информацию о жилых зонах, начале и конце населенного пункта, конце зоны ограничений, въезд запрещен и многое другое.

Системы находятся на начальном этапе развития, что сказывается на точности обнаружения знаков и их расшифровке. Также существует понятие слепых зон, когда датчики не могут считать информацию.

Конструктивные элементы системы

Система работает на основе сложного аппаратно-программного комплекса. Стандартные элементы конструкции:

• камера — расположена, как правило, на ветровом стекле и предназначена для обнаружения дорожных знаков.
• Блок управления — принимает информацию с камеры, обрабатывает образы и ищет совпадения с базой данных. Если обнаружено ограничение, информация передается на дисплей.
• Дисплей для вывода информации — предназначен для отображения конечной информации касательно скоростного ограничения, особенностей движения на участке пути. Если водитель не реагирует на уведомления системы, появляются звуковые или световые сигналы.

Отображение информации на приборной панели

Особые требования предъявляются к качеству съемки камеры. Автомобиль движется на высокой скорости, поэтому для распознавания объектов требуется хорошая оптика с высоким разрешением картинки.

Логика и принцип работы

Пошаговое описание логики обнаружения объектов:

1. Камера анализирует окружающую среду и считывает данные о дорожных знаках.
2. Система обнаруживает форму, похожую на знак.
3. Распознавание цвета и наличия дополнительных символов.
4. Поиск соответствий в базе данных.
5. Информирование водителя через дисплей.

Последовательность распознавания типа знака:

1. Определение формы: круг, прямоугольник, квадрат.
2. Анализ цветовой гаммы.
3. Считывание символов или надписей на знаке.
4. Сравнение фактической скорости с допустимой.

Если скорость движения превышает ограничение на участке дороги, система уведомляет водителя. В остальных случаях на дисплее просто появляется информация о скоростном режиме.

Похожие разработки у разных автопроизводителей

Разработкой систем распознавания знаков занимается большинство современных компаний. Названия решений от разных производителей:

• Speed Limit Assist от Mercedes-Benz.
• Road Sign Information от Volvo.
• Traffic Sign Recognition (TSR) встречается в таких авто, как Audi, Ford, BMW, Volkswagen.
• Opel Eye от одноименного производителя.

Отличие систем заключается в качестве используемого оборудования и логики работы алгоритмов распознавания объектов на дороге.

Преимущества и недостатки

Использование систем распознавания знаков характеризуется рядом преимуществ:

• Слежение за допустимой скоростью движения.
• Увеличение безопасности автомобиля, снижение вероятности аварий.
• Повышение комфорта использования транспортного средства.

Из ключевых недостатков необходимо выделить проблемы распознавания знаков в слепых зонах, особенно когда они установлены с нарушениями. С развитием программных решений водитель будет получать рекомендации не только касательно скорости, но и правил безопасного движения.

(3 5,00 из 5)
Загрузка…

Вам также может понравиться

Источник: https://TechAutoPort.ru/sistemy-bezopasnosti/aktivnaya/sistema-raspoznavaniya-dorozhnyh-znakov.html