Resumen

El reconocimiento automático de señales de tráfico en entornos complejos del mundo real se ha convertido en un problema de investigación acuciante con las rápidas mejoras de las tecnologías inteligentes. Por lo tanto, este estudio aprovechó un algoritmo de detección y clasificación de objetos de calidad industrial (You-Only-Look-Once, YOLO) para desarrollar un sistema de reconocimiento automático de señales de tráfico que puede identificar señales reglamentarias y de advertencia ampliamente utilizadas en diversas condiciones de conducción. Se evaluó el rendimiento del reconocimiento de señales en función de las condiciones meteorológicas y la reflectividad para identificar las limitaciones del sistema desarrollado en condiciones reales. Además, produjimos varias ediciones de nuestro sistema de reconocimiento de señales aumentando gradualmente el número de imágenes de entrenamiento para tener en cuenta la importancia de los recursos de entrenamiento en el rendimiento del reconocimiento. Los análisis que tuvieron en cuenta condiciones meteorológicas variables, como buen tiempo (despejado y soleado) e inclemente (nublado y nevado), demostraron una menor susceptibilidad del reconocimiento de señales en el sistema altamente entrenado. Los análisis que consideraron condiciones variables de reflectividad, incluyendo el tipo de lámina, las condiciones de iluminación y la antigüedad de la señal, mostraron que las señales de lámina de grado de ingeniería más antiguas tenían más probabilidades de pasar desapercibidas para el sistema desarrollado por la noche. En resumen, este estudio incorporó tecnología de detección automática de objetos para desarrollar un novedoso sistema de reconocimiento de señales con el fin de determinar su aplicabilidad en el mundo real, así como las oportunidades y limitaciones para su futura integración con tecnologías avanzadas de asistencia al conductor.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:sistema, tecnologías avanzadas de asistencia al conductor, tecnología de detección automática de objetos, sistema automático de reconocimiento de señales de tráfico, novedoso sistema de reconocimiento de señales, rendimiento del reconocimiento de señales, diversas condiciones de conducción, detección de objetos de grado, señales de lámina de grado, sistema de reconocimiento de señales
• Keywords:system, advanced driver assistance technologies, automatic object detection technology, automatic traffic sign recognition system, novel sign recognition system, sign recognition performance, diverse driving conditions, grade object detection, grade sheeting signs, sign recognition system