Key points are not available for this paper at this time.
بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة وأنظمة النقل الذكية، يعد اكتشاف وإدراك إشارات المرور أمرًا بالغ الأهمية. المهمة المطروحة هي الكشف عن وإدراك إشارات المرور من صور الكاميرا في الوقت الحقيقي. لقد أثبتت الشبكات العصبية التفافية (CNN) فعاليتها في تحقيق دقة عالية عبر مجموعة من مهام رؤية الحاسوب. في هذا العمل، نقدم طريقة تعتمد على CNN لتحديد واكتشاف إشارات المرور. تستخدم طريقتنا بنية شبكة CNN عميقة قادرة على الكشف عن إشارات المرور وتصنيفها في آن واحد. نستخدم مجموعة بيانات كبيرة من صور إشارات المرور لتدريب نموذج CNN، ونقيم فعاليته باستخدام مجموعة بيانات من البيانات الواقعية. تظهر نتائج اختبارنا أن الطريقة المقترحة يمكن أن تحدد إشارات المرور في الوقت الحقيقي مع حد أدنى من التحميل على المعالجة ودقة عالية.
أجرى هاريثا وآخرون (السبت) دراسة حول هذا الموضوع.