Решение задачи распознавания и классификации дорожной разметки в системах автомобильного зрения

Abstract

Объектом исследования являются методы распознавания и классификации дорожной разметки в системах автомобильного зрения, а также обучение классификационной модели на изображениях дорожной разметки. В частности, рассматривается, как увеличить точность модели, как правильно применить методы машинного обучения. Целью выпускной квалификационной работы является разработка и обучение модели, определяющей тип дорожной разметки по её изображению с предварительной пред обработкой данных. Для решения задачи использовались различные математические методы и методы машинного обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), методы пред обработки изображений. Проведено теоретическое исследование различных методов компьютерного зрения, а также практическое исследование по выбору оптимального количества главных компонент для наилучшего обучения модели. Разработана компьютерная программа, реализующая пред обработку изображений, обучение модели на базе архитектуры YOLO с использованием Darknet на датасете с выборкой 4 тысячи