تشخیص علامت ترافیک

تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی (TSR) یک فناوری است که به واسطه‌ی آن وسیله‌ی نقلیه می‌تواند علائم راهنمایی و رانندگی را که در جاده ها قرار داده شده است را تشخیص دهد، برای مثال "محدودیت سرعت" یا "هشدار وجود کودکان". این بخشی از ویژگی هایی است که مجموعاً ADAS نامیده می شود. این فناوری توسط تامین کنندگان مختلف خودرو در حال توسعه است.میتوان از تکنیک های پردازش تصویر برای تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی استفاده کرد. روش های تشخیص عبارتند از روش های مبتنی بر رنگ و شکل و همچنین روش هایی مبتنی بر یادگیری ماشین.

تاریخچه 
قرارداد علائم و راهنمایی و رانندگی وین عهدنامه ای است که در سال 1968 امضا شد و موفق شد تا علائم راهنمایی و رانندگی را در کشورهای مختلف به حالت استاندارد دربیاورد. حدود 52 کشور این عهدنامه را امضا کرده‌اند که 31 کشور آن،‌ اروپایی می‌باشند. این قرداد به طور 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.

پیاده سازی 
سیستم تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی چگونه کار می کند؟

علائم راهنمایی و رانندگی را می توان با استفاده از دوربین هایی که در جلوی بسیاری از خودروها، وسایل نقلیه و کامیون های مدرن کار گذاشته میشوند،‌ تحلیل کرد. از مهم ترین کابردهای سیستم تشخیص علائم ترافیکی، محدودیت سرعت است.اغلب داده‌های دریافت شده از GPS اطلاعات سرعت را به سادگی دست می‌آورند، اما از علائم ترافیکی محدودیت سرعت جدیدتری نیزبرای 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.

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. اینجاست که قرداد علائم راهنمایی و رانندگی وین به کار می آید. یک شبکه عصبی پیچشی را می‌توان آموزش داد تا این علائم راهنمایی و رانندگی را که تعریف های مشخضی دارند را ببیند و با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق «یاد بگیرد».

شبکه عصبی از پردازش تصویر و بینایی رایانه ای برای آموزش شبکه استفاده می کند. سپس از شبکه عصبی آموزش دیده را می توان برای شناسایی علائم ترافیکی جدید در زمان واقعی استفاده کرد. شرکت‌های خودروهای رانندگی خودکار از جمله Waymo و Uber 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 روش های شبکه عصبی این اهداف را بسیار مؤثر می کند و در زمان واقعی قابل دستیابی می باشد.

الگوریتم های مختلفی برای تشخیص علائم ترافیکی موجود است.از رایج ترین موارد آنها الگوریتم هایی میباشد که بر اساس شکل تابلو هستند. شکل های هندسی مانند شش ضلعی، دایره و مستطیل هر کدام مربوط به دسته‌ای خاص از علائم می‌باشند که می توانند برای دسته بندی استفاده شوند. سایر الگوریتم‌های اصلی برای تشخیص کاراکتر شامل ویژگی‌های Haar مانند ، کد زنجیره فریمن، تشخیص AdaBoost و روش‌های شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق است. از ویژگی‌های Haar مانند می‌توان برای ایجاد طبقه‌بندی‌کننده‌های آبشاری استفاده کرد که سپس می‌تواند به شناسایی کاراکترهای تابلوی علامت کمک کند.

یادگیری عمیق نیز می تواند در تشخیص علائم ترافیکی مؤثر باشد. برای مثال میتوان با استفاده از الگوریتم Ramer-Douglas-Peucker به طور تقریبی تشخصیص داد که تصویر ند ضلعی میباشد و آن را با شکل تابلو تطابق داد.همچنین روش هایی مانند Support Vector Machines و Byte-MCT با طبقه بندی AdaBoost در یکی از روش های تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی تاکنون استفاده شده است.

شناسایی علائم محدودیت سرعت باید توانایی تشخیص واحد های متفاوت را در نظر بگیرند. برای مثال، در ایرلند شمالی سرعت بر اساس مایل بر ساعت میباشد در صورتیکه در ایرلند سرعت کیلومتر در ساعت است و وسیله‌ی نقلیه ای که از سمت ایرلند شمالی به ایرلند سفر میکند باید متوجه این تفاوت شود. سیستم های 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.

کاربرد 
این اطلاعات ممکن است برای دستیار کنترل سرعت هوشمند کمک کننده باشند.

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.

برای مثال نمونه‌ای ار ماشین‌هایی که از این سیستم استفاده میکنند در زیر آورده شده است.

 آئودی: آئودی A8
 BMW: BMW سری 7 ، BMW سری 5 Gran Turismo ، BMW سری 5
 مرسدس بنز: مرسدس بنز کلاس E ، مرسدس بنز کلاس S
 Opel: Opel Insignia ، Opel Corsa
 ساب 9-5
 فولکس واگن فایتون
 Lexus: Lexus GS ، Lexus LS ، Lexus RX 2022+