Kia система распознавания дорожных знаков

Обновлено: 02.07.2024

Система оповещения Opel, интегрированная в FCS, где камера распознает дорожные знаки и предупреждает водителя (также называемая Opel Eye).

Система TSR, разработанная инженерами GM / Opel в сотрудничестве со специалистами компании Hella, состоит из камеры, оснащенной широкоугольным объективом высокого разрешения, и ряда процессоров. Вставляется между лобовым стеклом и зеркалом заднего вида, обрамляет дорожные знаки и дорожную разметку. Немного больше, чем сотовый телефон, он способен делать 30-секундные фотографии. Два процессора, использующие специальное программное обеспечение, разработанное GM, затем фильтруют и считывают фотографии. Функция распознавания дорожных знаков считывает знаки, указывающие на ограничение скорости и запрет на въезд, и предупреждает водителя, когда заканчивается участок с ограничением скорости. Предупреждение выглядит примерно так: Предупреждение: есть новое ограничение скорости !.

В зависимости от условий освещения система начинает обнаруживать и повторно считывать сигналы на расстоянии 100 метров. Сначала он сосредотачивается на круглых знаках, затем определяет числа, указанные внутри них, сравнивая их с заученными. Если фотография совпадает с изображением дорожного знака в программном обеспечении автомобиля, знак отображается на панели приборов. Система всегда выделяет наиболее важную информацию в целях безопасности дорожного движения, отфильтровывая все сигналы, которые могут сбить с толку водителя. Если он обнаруживает два дорожных знака, которые расположены очень близко друг к другу, особые указания, такие как запрет на вождение, имеют приоритет над возможным ограничением скорости.

Доброго дня. Может немного не по теме. Задался вопросом, у Кодиак есть система распознавания дорожных знаков? Полистал конфигуратор и не нашел ничего.

Система распознавания дорожных знаков

Она распознает знаки ограничения. Но не знает, когда ограничение заканчивается. Ну то есть, перекресток проехал или повернул на другую дорогу. Проехал знак 20 и едешь с ним еще два часа.
Если есть знак отмены, то ок. Но в городе таких минимум. Поеду в Европу скоро, проверю на трассе. Там таких знаков побольше.
ЗЫ: вообще, есть сомнения, что в России и с нави будет работать.

Система распознавания дорожных знаков

Так мне и этого достаточно, нужно только для трассы. А с какой опцией она идет? Или просто по умолчанию?

Система распознавания дорожных знаков

Так мне и этого достаточно, нужно только для трассы. А с какой опцией она идет? Или просто по умолчанию?

Система распознавания дорожных знаков

Установите себе на смартфон программу MapCam за 300 рублей в год и будет вам счастье. Рассказывает о всех ограничениях, камерах, знаках начала и конца населённого пункта.

Система распознавания дорожных знаков

Данную опцию, можно установить если только в машине стоит система удержания в полосе. если есть, то можно ее активировать, если ее нет, то ничего не получится..

Система распознавания дорожных знаков

Это все хорошо, но когда едешь по яндекс навигатору или АА)))телефон подключен к Болеро, вешать еще планшет или второй тел с мапкам, мне кажется это неудобно

Система распознавания дорожных знаков

green , еще можно поставить видеорегистратор с таким функционалом оповещения - Датакам. Отечественная разработка. Он и снимает видео и предупреждает о всяких ограничениях. База в него загружается таже с сайтов спидкам и мапкам по подписке за 60₽ (если не ошибаюсь) или с того же сайта Датакам - бесплато.

Система распознавания дорожных знаков

Все это можно включить и в одном устройстве!
Включаете MapCam в фоновом режиме и запускаете яндекс навигатор.
В режиме навигации яндекс выходят подсказки от MapCam.

Система распознавания дорожных знаков

У меня есть Датакам, правда попроще 6ЭКО, решил поддержать отечественного производителя, вообщем глючная вещь, прошивка слетала, благо делают бесплатно, но ездить на другой конец Москвы тоже не вариант. вообщем я им не доволен..Переодически подвисает. Вообщем думаю о Каркаме.. или чем нибудь другое взять

Система распознавания дорожных знаков

Мап Кам, хорошая вещь, я им пользуюсь только когда загород езжу, в городе я ездишу вроде как по одним и тем же маршрутам, скорость не нарушаю, камеры все известны..

Система распознавания дорожных знаков

У меня G5 City (более древний Вашего). Насколько я помню, там различия эконом или ПРО были в наличии сумочки, доп кабелей, флешки.
Мой работает уже 5 лет и нормально. Как-то держится. Буквально неделю назад ездил к ним и они настроили автофокус бесплатно.
Может Вам попался брак? В общем ладно, не нравится Вам ну и хорошо, а я доволен)

Система распознавания дорожных знаков

Взято от сюда FAQ по работе с VAG-COM (он же VCDS / "Вася") - кодировки и адаптации, полезные ссылки
17.04. Активация системы распознавания дорожных знаков
Заходим в Блок 17
- входим в раздел Кодирование и выбираем "длинное кодирование"
- в байте 5 - 2 бит ставим значение 1
- нажимаем "Сохранить".
Заходим в Блок А5
- входим в раздел Кодирование и выбираем "длинное кодирование"
- в байте 16 - 4 бит ставим значение 1
- нажимаем "Сохранить".
Заходим в Блок 5F
- заходим в раздел Адаптация
- находим канал "ENG122227-ENG117636-Car_Function_Adaptations_Gen2-menu_display_road_sign_identification" и меняем в нем значение на "active". Нажимаем "Сохранить".
- находим канал "Car_Function_Adaptations_Gen2-road_sign_identification_over_threshhold_high" и меняем в нем значение на "active". Нажимаем "Сохранить".
- находим канал "Car_Function_List_Gen2-traffic_sign_recognition_0x21" и меняем в нем значение на "active". Нажимаем "Сохранить".

Есть схема/документация? Не могу представить как можно ограничить боковое излучение диода чтоб оно не попало на линзу. Интересно же.

Vasia01

Завсегдатай

Разбираем Led Mid фары Volkswagen Tiguan. — DRIVE2
по моему такая же заметка была от Vasia01 там же на драйве

Vasia01

Завсегдатай

Да, я разбирал еще в начале 2019 года. Теперь разобрал фару от Arteon. Эта фара LED HIGH и она наиболее похожа на тигуан. Даже блоки управления фарами одинаковые. Есть мысли из MID LED сделать HIGH LED

John_Maklejn

Новичок

Завсегдатай

Andrey-zz64

Новичок

динамическое адаптивное освещение volkswagen tiguan, автоматический дальний свет активируется при достижении скорости 60 км/ч. можно снизить порог скорости до 25 км/ч.

asspirine

Moderator

Vasia01

Завсегдатай

В каких ситуациях нужен автодальний на скоростях 25км/ч ? По правилам дальний свет можно использовать за городом, а скорости там как раз за 60км/ч.

VWMac

Завсегдатай

На пустынной проселочной дороге. Во многих небольших городах освещение выключается после 00:00. Ситуации разные бывают.

TJames

Заинтересовавшийся

А точно никак не перепрошить порог включения? Для меня это прям боль, еду по грунтовым неосвещенным дорогам за городом, там полно пешеходов, их нифига не видно, а DLA на 40 км/ч не активируется. Только если разогнаться до 70 и потом медленно опускать скорость, что в моем случае черевато.

Vasia01

Завсегдатай

bromide

Завсегдатай

Serg_SA

Новичок

Я тоже активировал в своем Tiguan Offroad 2020 + Inovation все что не было активировано Lane Assist, Sign Assist и TJA.
Все делал через Car Scaner Pro, в нем теперь как раз появилась заливка параметрии в камеру через ODB и как раз для моей камеры.
- параметрия залилась отлично
- активировал Sign Assist потом Lane Assist
- Sign Assist заработал, Lane Assist выдавал ошибку, оказалось при его активации была какая то ошибка а стояла галочка игнорировать ошибки поэтому и не выдало ошибки на экран
- активировал Lane Assist снова уже без ошибки и он заработал
- но обнаружил что есть такая же проблема как у вас, хотя она никак не мешает чтенью знаков

Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей. Ранние эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах и впервые были коммерчески использованы для различения печатного и рукописного текста в 1970-х годах. Сегодня приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В этой статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения.

Набор данных дорожных знаков

В рамках этой статьи используется общедоступный набор данных, доступный в Kaggle: GTSRB — это мультиклассовая задача классификации одного изображения, которая проводилась на Международной совместной конференции по нейронным сетям (IJCNN) 2011. Набор данных содержит более 50 000 изображений различных дорожных знаков и классифицируется на 43 различных класса. Он весьма разнообразен: некоторые классы содержат много изображений, а некоторые классы - несколько изображений.

Изучение набора данных

В начале импортируем все необходимые библиотеки.

Далее, с помощью модуля os мы перебираем все классы и добавляем изображения и их соответствующие метки в список data и labels. Для открытия содержимого изображения используется библиотека PIL.

Этот цикл просто загружает и изменяет размер каждого изображения до фиксированных 30×30 пикселей и сохраняет все изображения и их метки в списках data и labels.

Затем нужно преобразовать список в массивы numpy для подачи в модель.

Форма данных - (39209, 30, 30, 3), означает, что имеется 39 209 изображений размером 30×30 пикселей, а последние 3 означают, что данные содержат цветные изображения (значение RGB).

Из пакета sklearn мы используем метод train_test_split() для разделения данных обучения и тестирования, используя 80% изображений для обучения и 20% для тестирования. Это типичное разделение для такого объема данных.

Давайте проверим, сколько классов у нас есть и сколько изображений в обучающем наборе для каждого класса и построим диаграмму распределения классов.

Диаграмма распределения

После увеличения наш обучающий набор данных имеет следующую форму.

Давайте еще раз проверим распределение данных.

Диаграмма распределения после аугментации

На графика видно, что наш набор стал более сбалансирован. Далее из пакета keras.utils мы используем метод to_categorical для преобразования меток, присутствующих в y_train и t_test , в one-hot encoding.

Построение нейронной сети

Для создания нейронной сети будет использоваться библиотека Keras]. Чтобы классифицировать изображения по соответствующим категориям, мы построим модель CNN (сверточная нейронная сеть). CNN лучше всего подходит для целей классификации изображений.

Архитектура нашей модели:

2 Conv2D слоя (filter=32, kernel_size=(5,5), activation=”relu”)

MaxPool2D слой ( pool_size=(2,2))

Dropout слой (rate=0.25)

2 Conv2D слоя (filter=64, kernel_size=(3,3), activation=”relu”)

MaxPool2D слой ( pool_size=(2,2))

Dropout слой (rate=0.25)

Flatten слой, чтобы сжать слои в 1 измерение

Dense слой (500, activation=”relu”)

Dropout слой (rate=0.5)

Dense слой (43, activation=”softmax”)

Обучение и проверка модели

Мы строим нашу модель вместе с оптимизатором Adam , а функция потерь — это categorical_crossentropy , потому что у нас есть несколько классов для категоризации. Затем обучаем модель с помощью функции model.fit() .

Как вы можете видеть, наша модель обучалась в течении 25 эпох и достигла 93% точности на тренировочном наборе данных. С помощью matplotlib мы строим график для точности и потерь.

Training Loss and Accuracy

Читайте также: