Распознавание сигналов световых приборов автомобилей для умных светофоров

Аннотация

Статья исследует применение методов машинного обучения для распознавания сигналов световых приборов автомобилей с целью использования данных в умных светофорах. Для решения задачи распознавания машин на видео была использована библиотека Keras, и была применена архитектура нейронной сети RetinaNet [1]. Для распознавания состояний фар транспорта была использована архитектура YOLOv8. Процесс сбора данных, аннотации и обучения модели был проведён с использованием платформы Roboflow. В результате работы были получены веса обученной модели, которые позволяют распознавать состояние передних и задних фар различных видов транспорта в различных погодных условиях. Предложена адаптация нейросетевой модели на основе YOLOv8 для решения задачи распознавания сигналов световых приборов светофоров, которая может быть использована как для статического распознавания на фотографиях, так и в режиме реального времени или видео.