Как стать автором
Поиск
Написать публикацию
Обновить
1
0
Кирилл Лапин @kirilllapi

Embedded Developer, Computer Vision Engineer

Отправить сообщение

Способы цветовой сегментации в задачах детектирования дорожных знаков

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров813

Распознавание дорожных знаков основывается на анализе изображений, полученных с камер, установленных на автомобиле. Эффективность работы такой системы зависит от корректной предварительной обработки изображений, в частности – от точного выделения области, содержащей дорожный знак. Основой этой процедуры выступает цветовая сегментация, поскольку большинство дорожных знаков обладают характерной цветовой окраской (например, красный, синий, жёлтый), позволяющей отличить их от фона.

На практике задача сегментации усложняется различиями в освещении, погодных условиях, наличием теней, бликов, а также загрязнением камеры. Это делает использование стандартного цветового пространства RGB неэффективным, поскольку оно неразрывно связано с яркостью. В связи с этим актуальной становится задача выбора более устойчивого цветового пространства – например, HSV, LAB или IHSL – для выделения дорожных знаков при помощи цветовой сегментации [1].

Читать далее

Информация

В рейтинге
2 590-й
Откуда
Рязань, Рязанская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Fullstack Developer, Embedded Software Engineer
Junior
От 90 000 ₽
Git
SQL
Python
Algorithms and data structures
C++
Linux
Java
Docker
OOP
C#