Распознавание дорожных знаков на изображениях методом Speeded Up Robust Features (SURF)

Abstract

В статье рассматривается задача автоматического обнаружения и распознавания дорожных знаков на изображе-ниях. Для ее решения применялась технология Speeded Up Robust Features (SURF), позволяющая находить на изображе-ниях сцены и знака особенные точки, рассчитывать их дескрипторы, инвариантные к масштабу и вращению и выпол-нять их сопоставление. В результате работы найден критерий отбора корректных соответствий пар точечных осо-бенностей, повышающий качество распознавания дорожного знака. Разработано программное обеспечение, реализую-щее алгоритм распознавания с использованием библиотеки OpenCV 2.4. Точность распознавания составила 85% при ограничениях на соотношение разрешения сцены, эталонного знака и знака в сцене 5:2:1, максимальный угол наблюдения – 15°, расстояние до знака – 50 м. = We consider the problem of automatic detection and recognition of traffic signs in the image. The chosen technology is «Speeded Up Robust Features (SURF)». This technology is used to find singular points in the scenes and traffic sign, to calculate their descriptors that are invariant to scale and rotation, and perform their comparison. We found the selection criteria of correctly corresponding of features point, which enhance the quality of recognition of the traffic sign. Software has been developed, which implements recognition algorithm using library OpenCV 2.4. Recognition ccuracy was 85% at a ratio of resolution of scene, calibrating traffic sign and traffic sign in scene as 5:2:1, maximum viewing angle – 15°, the distance from the traffic sign – 50 m.