NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG BẰNG BỘ LỌC MÀU VÀ TỐI ƯU HÓA NHÓM HẠT

Abstract

Cùng với sự phát triển của hệ thống hỗ trợ cho xe tự hành thì vấn đề tự động phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông ngày càng trở nên quan trọng. Bài báo này trình bày một phương pháp nhận dạng biển báo giao thông bằng cách áp dụng thuật toán tối ưu hóa nhóm hạt hợp lý hơn so với một số nghiên cứu tương tự, đồng thời kết hợp một số bước tiền xử lý giúp nâng cao hiệu quả nhận dạng. Đầu vào là các ảnh thu được từ camera gắn trên xe, các lần thu ảnh cách nhau một quãng thời gian ∆t giây. Lọc màu và phân đoạn ảnh được sử dụng để phát hiện vị trí biển báo. Sau đó các đối tượng được kiểm tra và phân loại (biển cấm, biển nguy hiểm, không phải biển báo) bằng cách so khớp hình dạng với các ảnh nhị phân biểu báo chuẩn. Cuối cùng, tối ưu hóa nhóm hạt được dùng để nhận dạng. Giải pháp này được thử nghiệm với hơn 60 biển báo, thu được kết quả có độ chính xác cao (độ chính xác trung bình 93.5%).