Аннотация:

Повышение точности распознавания дорожных знаков в экстремальных погодных условиях позволяет повысить уровень безопасности участников дорожного движения. Для соблюдения правил дорожного движения водителю, при наличие сильного снегопада или ливня, необходимо достоверно знать допустимую максимальную скорость, приоритет относительно других транспортных средств, приближающийся необорудованный пешеходный переход. Разработан алгоритм локализации и последующей классификации дорожных знаков со сложной фоновой структурой, которая включает маски экстремальных погодных условий — ливень и снегопад с разными уровнями интенсивности. Алгоритм отличается от аналогов алгоритмическим ансамблем двух глубоких сверточных нейронных сетей, и работает по принципу иерархического распознавания для формирования итогового предсказания, что позволяет повысить устойчивость к искажениям на изображениях и обеспечить высокую точность распознавания. Другой особенностью алгоритма является его надежная работа как в экстремальных погодных условиях, так и при отсутствие снегопада или ливня.

Подтвержденные участники:

-к.т.н., доцент факультета БИТ, Александр Юрьевич Кузнецов
-к.т.н., доцент факультета СУиР, Сергей Васильевич Шаветов