För att övervinna begränsningarna i GNSS/INS och hålla kostnaden överkomlig för masstillverkade fordon, håller man på att utveckla ett exakt lokaliseringssystem med hjälp av de uppskattade fordonspositionerna från lågkostnadsdigra GNSS/INS och lågkostnadssensorer. För uppskattning av fordonets position upptäcker en uppfattningssensor en väganläggning och använder den som ett landmärke. För detta lokaliseringssystem föreslår detta dokument en metod för att upptäcka en vägskylt som ett landmärke med hjälp av en monokulär kamera vars kostnad är relativt låg jämfört med andra perceptionssensorer. Eftersom det inre mönstret och proportionen av en vägskylt är olika, är den föreslagna metoden baserad på den delbaserade metoden som upptäcker hörn och kombinerar dem för att upptäcka en vägskylt. Medan återkallandet, precisionen och bearbetningstiden för state of the art detektor baserad på en konvolutional neurala nätverk är 99,63%, 98,16%, och 4802 ms respektive återkallande, precision, och bearbetningstiden för den föreslagna metoden är 97,48%, 98,78%, respektive 66,7 ms. Detektionsprestandan hos den föreslagna metoden är lika god som hos den senaste detektorn och dess processtid minskas drastiskt för att vara tillämplig på ett inbäddat system.
Vår tidigare forskning REF föreslog en kaskaddetektor som upptäcker vägskyltens hörn och kombinerar dem till en vägskylt.
FAST Pre-Filtering-Based Real Time Road Sign Detection for Low-Cost Vehicle Localization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}