موضوع مقاله: تشخیص علامت ترافیک | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تشخیص علامت ترافیک | مقدمه: میتوان از تکنیک‌های پردازش تصویر برای تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی استفاده کرد. | ## بخش 1: تشخیص علامت ترافیک | روش‌های تشخیص عبارتند از روش‌های مبتنی بر رنگ و شکل و همچنین روش‌هایی مبتنی بر یادگیری ماشین. تاریخچه قرارداد علائم و راهنمایی و رانندگی وین عهدنامه ای است که در سال ۱۹۶۸ امضا شد و موفق شد تا علائم راهنمایی و رانندگی را در کشورهای مختلف به حالت استاندارد دربیاورد. این قرارداد به‌طور کلی علائم راهنمایی و رانندگی را با حروف A تا H به هفت دسته تقسیم کرده است. این استانداردسازی محرک اصلی برای کمک به توسعه سیستم‌های تشخیص علائم ترافیکی است که می‌تواند در سطح جهانی مورد استفاده قرار گیرد. علائم راهنمایی و رانندگی را می‌توان با استفاده از دوربین‌هایی که در جلوی بسیاری از خودروها، وسایل نقلیه و کامیون‌های مدرن کار گذاشته می‌شوند، تحلیل کرد. اغلب داده‌های دریافت شده از GPS اطلاعات سرعت را به سادگی دست می‌آورند، اما از علائم ترافیکی محدودیت سرعت جدیدتری نیز برای به دست آوردن اطلاعات و نمایش آن در نمایشگر خودرو برای هشدار به راننده علائم راهنمایی و رانندگی استفاده کرد. این یک سیستم دستیار هوشمند راننده می‌باشد که در اکثر خودروهای مرغوب، به خصوص در خودروهای اروپایی، موجود است. | ## بخش 2: تشخیص علامت ترافیک | سیستم‌های تشخیص علائم راهنمایی رانندگی مدرن با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی توسعه می‌یابند که عمدتاً توسط الزامات وسایل نقلیه رانندگی خودکار هدایت می‌شوند. در این شرایط، سیستم تشخیص نیاز به شناسایی انواع علائم راهنمایی و رانندگی دارد و نه فقط محدودیت سرعت. یک شبکه عصبی پیچشی را می‌توان آموزش داد تا این علائم راهنمایی و رانندگی را که تعریف‌های مشخصی دارند را ببیند و با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق «یاد بگیرد». سپس از شبکه عصبی آموزش دیده را می‌توان برای شناسایی علائم ترافیکی جدید در زمان واقعی استفاده کرد. شرکت‌های خودروهای رانندگی خودکار از جمله خودروی خودران گوگل و اوبر مجموعه داده‌های علائم ترافیکی را همراه با شرکت‌های نقشه و ناوبری مانند تام تام تولید می‌کنند و برای پردازش داده به دیگر شرکت‌ها می‌سپارند. بینایی رایانه‌ای در سطح بالا و روش‌های شبکه عصبی این اهداف را بسیار مؤثر می‌کند و در زمان واقعی قابل دستیابی می‌باشد. شکل‌های هندسی مانند شش ضلعی، دایره و مستطیل هر کدام مربوط به دسته‌ای خاص از علائم می‌باشند که می‌توانند برای دسته‌بندی استفاده شوند. | ## بخش 3: تشخیص علامت ترافیک | از ویژگی‌های Haar مانند می‌توان برای ایجاد طبقه‌بندی‌کننده‌های آبشاری استفاده کرد که سپس می‌تواند به شناسایی کاراکترهای تابلوی علامت کمک کند. همچنین روش‌هایی مانند ماشین بردار پشتیبانی و Byte-MCT با طبقه‌بندی آدابوست در یکی از روش‌های تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی تاکنون استفاده شده است. برای مثال، در ایرلند شمالی سرعت بر اساس مایل بر ساعت می‌باشد در صورتیکه در ایرلند سرعت کیلومتر در ساعت است و وسیلهٔ نقلیه ای که از سمت ایرلند شمالی به ایرلند سفر می‌کند باید متوجه این تفاوت شود. سیستم‌های کمک سرعت هوشمند ژئوفنسینگ و ارجاع به پایگاه‌های اطلاعاتی ناوبری آنلاین می‌تواند به عنوان اشاره‌ای به الگوریتم برای شناسایی واحدهایی که احتمالاً مورد استفاده قرار می‌گیرند استفاده شود. استفاده در صنعت خودروسازی برخی از شرکت‌های خودروسازی برجسته جهان اعم از، آئودی، بی ام و، سیتروئن، فورد، هوندا، اینفینیتی، جگوار، جیپ، لندرور، لکسوس، مرسدس بنز، نیسان، اوپل، پژو، پورشه، رنو، تویوتا، فولکس واگن و ولوو از این سیستم استفاده می‌کنند. | ## جمع‌بندی | برای مثال نمونه‌ای ار ماشین‌هایی که از این سیستم استفاده می‌کنند در زیر آورده شده است.