Real-time detection of German street signs - Ronald Safowat Voth (2024)
In den letzten Jahren ist die Computer Vision zu einem wesentlichen Bestandteil unserer Welt geworden. Es mangelt nicht an spannenden Aufgaben und Anwendungen für die Computer Vision, von der Bildklassifizierung bis zur 3D-Positionsbestimmung. Einer der Bereiche, an dem wir besonders interessiert sind und an dem wir viel gearbeitet haben, ist die Objekterkennung und -detektion. Die Objekterkennung wird für Anwendungen wie Videoüberwachung, medizinische Bildgebung, Roboternavigation und autonomes Fahren eingesetzt. Anders als bei der Bildklassifizierung wird bei der Objekterkennung nicht nur vorhergesagt, was sich auf dem Bild befindet, sondern auch, wo im Bild das vorhergesagte Objekt zu finden ist. Vor allem im Bereich des autonomen Fahrens werden Computer Vision und Objekterkennungstechniken eingesetzt, um zu bewerten und zu verstehen, was um das autonome Fahrzeug herum auf der Straße vor sich geht. In jedem Land und auf jeder Straße der Welt gibt es Regeln und Vorschriften, um die Beförderung von Fußgängern und Fahrzeugen so sicher, reibungslos und effizient wie möglich zu gestalten. Die meisten Vorschriften auf den Straßen werden durch Straßenschilder gewährleistet. Diese Straßenschilder werden ständig ausgetauscht und gewartet, um sie lesbar zu halten und neue Regeln auf verschiedenen Straßen zu beachten. In Deutschland ist jedes Bundesland dafür verantwortlich, einen Katalog aller Straßenschilder und ihrer Standorte zu jedem Zeitpunkt in seinem Land zu führen. Wenn sich also ein Vorfall wie ein Unfall ereignet, wäre es nicht nötig, darüber zu streiten, ob ein Straßenschild vorhanden war oder nicht, um diese Vorschriften durchzusetzen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erforschung und Entwicklung des Trainings und der Evaluierung des vorgeschlagenen Neuronalen Netzes YOLO für die Echtzeit-Erkennung von deutschen Straßenschildern auf einem mobilen Endgerät. Wir vergleichen die Versionen von YOLOv3 (Tiny und Large) und evaluieren, ob eine von ihnen ausreichend und zuverlässig Straßenschilder von einem mobilen Gerät schnell und genau genug während der Fahrt auf der Straße erkennen kann. . .
Keywords: Realtime; Object Detection; German Street Signs; YOLO; Convolutional Neural Network; Computer Vision; Deep learning; Echtzeit; Objekterkennung; Deutsche Straßenschilder; Convolutional Neuronales Netzwerk