Sammanfattning av denna webbsida: Vägskyltsigenkänning är en stödfunktion för förare som kan användas för att meddela och varna föraren genom att visa de begränsningar som kan vara effektiva på den aktuella vägsträckan. Exempel på sådana bestämmelser är "trafikljus framåt" eller "gångmärken". Den nuvarande undersökningen är inriktad på erkännande av malaysiska väg- och trafikskyltar i realtid. Realtid video tas av en digital kamera från ett fordon som rör sig och verkliga vägskyltar extraheras sedan med hjälp av vision-only information. Systemet är baserat på två steg, en utför upptäckten och en annan är för igenkänning. I det första steget har en hybridfärgsegmenteringsalgoritm utvecklats och testats. I det andra steget används för första gången en införd robust metod för extrahering av anpassade funktioner i en metod för igenkänning av vägmärken. Slutligen har ett flerlagers artificiella neurala nätverk (ANN) skapats för att känna igen och tolka olika vägskyltar. Det är robust eftersom det har testats på både standard och icke-standard vägmärken med betydande igenkänningsnoggrannhet. Detta föreslagna system uppnådde i genomsnitt 99,90 % noggrannhet med 99,90 % känslighet, 99,90 % specificitet, 99,90 % f-mått och 0,001 av falsk positiv frekvens (FPR) med 0,3 s beräkningstid. Denna låga FPR kan öka systemets stabilitet och pålitlighet i realtidstillämpningar.
Islam m.fl. REF stod också inför erkännandet av malaysiska väg- och trafikskyltar från realtidsvideor som kommer från en kamera på ett fordon som rör sig genom att utnyttja hybrida färgsegmentering och ett artificiellt nätverk i flera lager.
Real-Time (Vision-Based) Road Sign Recognition Using an Artificial Neural Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}