Bakgrund: Att upprätthålla ett aktuellt register över antal, typ, läge och skick för billiga vägtillgångar med hög kvantitet, t.ex. trafikskyltar, är av avgörande betydelse för systemen för hantering av transportinventeringar. Även om databaser som Google Street View innehåller bilder på alla trafikskyltar på gatunivå och uppdateras regelbundet, har deras potential för att skapa en inventeringsdatabaser inte undersökts fullt ut. Den viktigaste fördelen med sådana databaser är att när trafikskyltar upptäcks, deras geografiska koordinater kan också härledas och visualiseras inom samma plattform. Metoder: Genom att utnyttja Google Street View bilder, presenterar detta dokument ett nytt system för att skapa inventeringar av trafikskyltar. Med hjälp av datorseende metod, trafikskyltar upptäcks och klassificeras i fyra kategorier av reglerande, varning, stopp, och avkastningstecken genom att bearbeta bilder som extraheras från Google Street View API. Med tanke på den diskriminerande klassificeringen poäng från alla bilder som ser ett tecken, den mest sannolika platsen för varje trafikskylt härleds och visas på Google Maps med hjälp av en dynamisk värmekarta. Ett datakort med information om plats och typ av varje upptäckt trafikskylt skapas också. Slutligen införs flera gränssnitt för datautvinning som möjliggör en bättre hantering av trafikskyltarnas inventeringar.
De införde också ett system för hantering av väglager baserat på upptäckt och klassificering av trafikskyltar från Google Street View bilder REF.
Detection, classification, and mapping of U.S. traffic signs using google street view images for roadway inventory management
{'venue': None, 'journal': 'Visualization in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}