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Traffic-sign recognition (TSR) is a technology by which a vehicle is able to recognize the traffic signs put on the road e.g. "speed limit" or "children" or "turn ahead". This is part of the features collectively called ADAS. The technology is being developed by a variety of automotive suppliers to improve the safety of vehicles. It uses image processing techniques to detect the traffic signs. The detection methods can be generally divided into color based, shape based and learning based methods.
The Vienna Convention on Road Signs and Signals is a treaty signed in 1968 which has been able to standardize traffic signs across different countries. About 52 countries have signed this treaty, which includes 31 countries from Europe. The convention has broadly classified the road signs into seven categories designated with letters A to H. This standardization has been the main drive for helping the development of traffic-sign recognition systems that can be used globally.
Traffic-sign recognition first appeared, in the form of speed limit sign recognition, in 2008 for the 2009 Vauxhall Insignia.[1] Later in 2009 they appeared on the new BMW 7 Series, and the following year on the Mercedes-Benz S-Class. At that time, these systems only detected the round speed limit signs found all across Europe (e.g.[2]).
Second-generation systems can also detect overtaking restrictions. It was introduced in 2008 in the Opel Insignia,[3] later followed by the Opel Astra and the Saab 9-5. This technology is also available on the 2011 Volkswagen Phaeton[4] and, since 2012, in the Volvo S80, V70, XC70, XC60, S60, V60 and V40, as a technology called Road Sign Information.[5] They are not able to recognize city limit signs, which in most European countries are associated with speed limits, as they are too similar to direction signs.
Such systems are expected to be mandatory on new cars sold in the EU from May 2022[6][7] which should apply regulation 2021/1958 from 23 June 2021.[8]
多くの現代の乗用車、車両、トラックに搭載された前方カメラを使用して、交通標識を分析することができます。交通標識認識システムの基本的な用途の一つは、速度制限の認識です。GPSデータのほとんどは速度情報を取得しますが、速度制限標識も情報抽出に利用でき、車のダッシュボードに表示することでドライバーに道路標識の存在を知らせることができます。これは、主にヨーロッパ車をはじめとする多くの高級車に搭載されている高度な運転支援機能です。
現代の交通標識認識システムは、主に自動運転車や自律走行車の要求に応える形で、畳み込みニューラルネットワークを用いて開発されています。これらのシステムでは、速度制限標識だけでなく、様々な交通標識を識別する必要があります。ここで役立つのが、道路標識及び信号に関するウィーン条約です。畳み込みニューラルネットワークは、これらの定義済みの交通標識を学習し、ディープラーニング技術を用いて「学習」することができます。
ニューラルネットワークは、画像処理とコンピュータビジョンを使用して、ネットワークをその潜在的な結果でトレーニングします。トレーニングされたニューラルネットワークは、リアルタイムで新しい交通標識を検出するためにリアルタイムで使用できます。WaymoやUberなどの自動運転車会社は、TomTomなどの地図およびナビゲーション会社とともに、交通標識データセットを生成して外部委託しています。[ 9 ]高度なコンピュータビジョンとニューラルネットワーク技術により、この目標は非常に効率的でリアルタイムに達成可能になります。
交通標識認識には様々なアルゴリズムが存在する。一般的なものとしては、標識の形状に基づくものがある。六角形、円、長方形といった典型的な標識の形状は、様々な種類の標識を定義し、分類に利用できる。文字認識のためのその他の主要なアルゴリズムには、ハール様特徴量、フリーマン連鎖符号、AdaBoost検出、深層学習ニューラルネットワーク法などがある。ハール様特徴量を用いることで、標識の文字を検出するのに役立つカスケード分類器を作成できる。
深層学習は交通標識の検出に組み込むことができる。Ramer –Douglas–Peuckerアルゴリズムを用いたデジタル曲線の多角形近似は標識の形状を検出するために使用でき、サポートベクターマシンやAdaBoost分類器を用いたByte-MCTなどの手法は交通標識を検出する手法の一つとして使用されている。[ 10 ]
速度制限標識の識別には、特定の地域で使用されている単位も考慮する必要があります。たとえば、北アイルランドからアイルランドへ移動する車両は、アイルランドの km/h 速度制限標識と北アイルランドでまだ使用されている mph 速度制限標識を区別できる必要があります。これは、交通標識認識がインテリジェント速度支援システムと連携している場合に特に重要です。ジオフェンシングとオンラインナビゲーションデータベースへの参照は、どの単位が使用されている可能性が高いかをアルゴリズムに識別するためのヒントとして使用できます。 [ 11 ]
前方カメラで道路標識から収集した情報は、テスラのオートステアおよびトラフィックアウェアクルーズコントロールシステムで使用され、停止標識が検出された場合、車両を停止させます。[ 12 ]最近のソフトウェアアップデート後、多くのテスラ車は、カメラで収集した速度制限データをテスラのナビゲーションソフトウェアにアップロードし、他のすべての車両が使用できるようになりました。
このようなシステムを搭載した車は、アウディ、 BMW、 シトロエン、 フォード、 ホンダ、 インフィニティ、 ジャガー、 ジープ、 ランドローバー、 レクサス、 マツダ、 メルセデス、 日産、 オペル、 プジョー、 ポルシェ、 ルノー、トヨタ、 フォルクスワーゲン、テスラ、ボルボなど が製造 しています。
例えば：