Архив новостей

Система машинного зрения для распознавания транспортных средств обучается на наборе данных, который включает изображения и видео с автомобилей разных типов и условий.

Процесс обучения итеративный — необходимо дообучать систему и пополнять базу данных новыми марками и моделями транспортных средств.

Поэтапно процесс выглядит следующим образом.

1. Сбор данных. Используются детекторы для сбора изображений или видео дорожной обстановки. Эти данные могут поступать в режиме реального времени.
2. Предобработка изображений. На этом этапе проводит улучшение качества входных изображений (изменение размера, выравнивание, фильтрация шума, повышение контрастности). Для нахождения транспортных средств на изображении применяются алгоритмы обнаружения, такие как Хаар-классификаторы, HOG (Histogram of Oriented Gradients), а также современные методы глубокого обучения. Эти алгоритмы помогают выделить области, содержащие транспортные средства.
3. Классификация объектов. После обнаружения объектов следует этап классификации, где каждое найденное транспортное средство определяется и классифицируется как автомобиль, мотоцикл, велосипед и т. д. Для этого используются нейронные сети, которые обучаются на больших наборах данных. Такие сети способны извлекать важные признаки из изображений, что позволяет точно определять тип транспортного средства.
4. Отслеживание объектов. Помогает поддерживать идентификацию и классификацию транспортных средств в режиме реального времени, особенно в движении. Для этого могут применяться такие методы, как Kalman Filter или Optical Flow.
5. Постобработка и вывод данных. После классификации результаты могут быть обработаны для дальнейшего анализа, например, для статистики или управления дорожным движением.