Alxorazmiy Nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Alxorazmiy Nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti


Bilimlarga asoslangan tizimlar
1- topshiriq



O’qituvchi: Nazarov Azizbek
Talaba:O’rinov Furqatjon
Guruh: KBS001-L1


Toshkent – 2022


Kalit so'zlar: svetofor, tasvirni qayta ishlash, Canny operatori, chekka aniqlash, simulyatsiya

Svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olish Turli ob'ektiv va tartibga ko'ra, ko'rish sensori asosan quyidagi to'rt turga bo'linadi: monokulyar kamera, binokulyar kamera, uch ko'zli kamera va dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera arzonligi, to'siqlarning aniq toifalarini aniqlash qobiliyati, yuqori algoritm etukligi, aniq identifikatsiyalash bilan tavsiflanadi; Dürbün kamerasiga yuqori sinxronizatsiya tezligi va namuna olish tezligi bo'lishi uchun ikkita kamera kerak. Texnik qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkitasi bilan taqqoslaganda, uchta kamera Svetoforni aniqlash aslida kameradan kerakli tasvirlarni yig'ish jarayonidir. Svetoforning rangi aniqlangan tasvirni algoritm bilan aniqlash orqali tan olinishi mumkin

3. Svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olish
Svetoforni aniqlash is aslida kerakli tasvirlarni yig'ish jarayoni
kameradan. Svetoforning rangini algoritmni aniqlash orqali tanib olish mumkin
aniqlangan tasvirning [9].
3.1. Svetoforni aniqlash
Svetoforni aniqlash tizimi ko'p sensorli termoyadroviy tizimdir. Trafikni aniqlash uchun
signal chiroqlari, birinchi narsa, kerakli tasvirni aniqlashdir throqilona aniqlash
keyingi tanib olish ishlarini bajarish uchun qurilma [10].
Ko'rish sensori tasvirni qayta ishlashni amalga oshiradigan sensordirtomonidan olingan tasvirga
kamera, maqsadni aniqlaydi va ma'lumotlarni va hukm natijasini chiqaradi. Vizyonni qo'llash
aqlli tarmoqqa ulangan transport vositalari yoki haydovchisiz transport vositalaridagi sensorlar kameralar shaklida
Maqsadni osonlashtirish uchun ilg'or sun'iy intellekt algoritmlari bilan jihozlangan (mashinalar)
aniqlash va tasvirni qayta ishlash.
Turli xil linzalar va tartiblarga ko'ra, ko'rish sensori asosan bo'linadiuchun
quyidagi to'rt xil: monokular kamerasi, ikki nokulyar kamera, uch ko'zli kamera va
dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera davri o'zining arzonligi, aniqlash qobiliyati bilan ajralib turadi
to'siqlarning o'ziga xos toifalari, yuqori algoritm ma'lumotlari, aniq aniqlash; Durbin
kameraga salomlashish uchun ikkita kamera kerakgh sinxronizatsiya tezligi va namunag darajasi. Texnik
qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkita, uchta kamera bilan birgalikda
CANNY OPERA ASOSIDA T RAFFIK SIGNAL NORIGINI TANISH VA TANISHTOR .
L IU Y UMING , G UO S HUQING
174
J ENGINEERINGDAGI M QO'LLANISHLAR . _ _ 2021- YIL, S SENTYABR , V 9- VOLUM , I 3 - son

kamera kattaroq idrok diapazoniga ega, lekin unga uchta kamera kerak, ya'ni katta ish hajmioad.
Kamera asosan avtonom parking va to'siqlarni aniqlash uchun ishlatiladi. bilan birlashtirilgan
Yuqoridagi tahlil, bu qog'oz kamerani tanlaydi.
3.2. Svetoforni aniqlash
Svetoforni aniqlash uchun quyidagi funktsiyalar bo'lishi kerak: tasvirni olish
transportning fazoviy taqsimlanishisignal chiroqlari, va keyin preprocyordamida to'plangan tasvirlarni tahlil qilish
Kenarni aniqlash uchun Canny operatoriion, va nihoyat, metga ko'rapiksel nuqtalarini ajratib olish usuli
svetoforlarning rangini aniqlash uchun [11]. Ushbu usulning afzalligid bu
identifikatsiya jarayoni oddiy va identifikatsiya tezligi tez. Loyihalashtirilgan algoritm jarayoni
2-rasmda ko'rsatilgan.
2-rasm. Algoritmning jarayon diagrammasi
3.2.1. Rang maydonini aylantirish
3-rasmda ko'rsatilganidek, tu HSV rang maydoni RBG rang maydonidagi nuqtalarni ifodalaydi
teskari konus. Rang maydoni rangni ifodalash uchun uchta kanaldan foydalanadi: Hue, Saturation va Value.
HSV rang maydoni rangni o'lchash uchun burchakdan foydalanadi , 0 ° qizilni bildiradi, soat miliga teskari
hisoblash, 60°, 120°, 180°, 240°, 300° takrorlashnts sariq, yashil, moviy, ko'k va to'q qizil ranglar
mos ravishda. To'yinganlik rangning tozaligini bildiradi va bu kanalning qiymati aniqlanadi
[0, 1] oralig'ida foizlar bo'yicha.
3- rasm. HSV rangli fazo modeli
CANNY OPERA ASOSIDA T RAFFIK SIGNAL NORIGINI TANISH VA TANISHTOR .
L IU Y UMING , G UO S HUQING
ISSN P RINT 2335-2124, ISSN O NLINE 2424-4635, K AUNAS , L ITVA 175
3-rasmdan ko'rinib turibdiki, saturatsiya qiymati qanchalik yuqori bo'lsa, rang yanada yorqinroq bo'ladi; the
to'yinganlik qiymatini pasaytiring, rang quyuqroq bo'ladi. Yengillik yorqinlikni bildiradining ess
rang. Yorug'lik manbai uchun yorug'lik yorug'lik chiqaradigan tananing yorqinligi bilan bog'liq. Uchun
ob'ektlar, engillik ob'ektni aks ettirish bilan bog'liq [12].
Kompyuter va televizor displeyi tomonidan ishlatiladigan RGB rang maydoni bilan solishtirganda , HSV rang maydoni
displey tizimi uchun mos emas, lekin ko'proq inson ko'zining vizual xususiyatlariga mos keladi.
Shuning uchun rang RGB fazo domenidan HSV kosmik domeniga aylantiriladi
qayta ishlash. Asl tasvir HSV rang maydoniga aylantirilgandan so'ng ishlov berish grafigi
4-rasmda ko'rsatilgan.
4-rasm. HSV rang maydonini o'zgartirish tasvirlari
4-rasmdan ko'rinib turibdiki, HSV fazosiga aylantirilgan tasvir intuitiv ravishda o'zgarishi mumkin.bosing
ranglar orasidagi kontrastni engillashtirish uchun yorug'lik va soya, rangning ohangi va yorqinligi .
3.2.2. Kulrang rasm
Rangli tasvirni kulrang rangdagi tasvirga aylantirish jarayoni tasvirning kulrang shkalasi deb ataladi
qayta ishlash. Rangli tasvirdagi har bir pikselning rangi l R, G va uchta komponent bilan belgilanadi
B. Har bir komponent i boʻlinadin dan 256 darajagacha 0 dan 255 gacha va tBu erda bo'lishi mumkin bo'lgan 256 qiymat mavjud
olingan. Shunday qilib, piksel 16 m llion dan ortiq rang oralig'iga ega bo'lishi mumkin. Biroq, kul rang
tasvir R, G va B ning bir xil tarkibiy qismlariga ega bo'lgan maxsus rangli tasvir vao'zgaruvchanlik diapazoni
piksel soni 256 ga teng. Shuning uchun raqamdaal tasvirni qayta ishlash, turli formatdagi tasvirlar aumuman qayta
t tartibida kul rangdagi tasvirlarga aylantiriladio pastki qismni hisoblash miqdorini kamaytirishmiqdor
tasvirlar. Kulrang tasvirning tavsifi, rangli tasvir kabi, hali ham taqsimotni aks ettiradi va
butun tasvirning umumiy va mahalliy xromatiklik va yorqinlik darajalarining xususiyatlari.
Rang maydonini o'zgartirgandan so'ng hosil bo'lgan kul rangdagi tasvir sqanday qilib 5-rasmda.
5-rasm. Kulrang tasvir
5-rasmdan ko'rinib turibdiki, kulrang pr dan keyinkeyin tasvirni soddalashtirish mumkin va
hisoblash tezligini oshirish mumkin.
3.2.3. Gistogrammani tenglashtirish
Mavjud kulrang tasvirga ko'ra histogram m tenglashtirish. Gistogrammaning asosiy g'oyasi
tenglashtirish - asl tasvirning gistogrammasini bir xil shaklga aylantirish
ta'siriga erishish uchun pikselli kulrang qiymatning dinamik diapazonini oshirish uchun taqsimlash
i ning umumiy kontrastini kuchaytirishsehrgar.
Gistogrammaning tenglashtirilgan tasviri o6-rasm va 7-rasmda ko'rsatilganidek, olingan.
CANNY OPERA ASOSIDA T RAFFIK SIGNAL NORIGINI TANISH VA TANISHTOR .
L IU Y UMING , G UO S HUQING
176
J ENGINEERINGDAGI M QO'LLANISHLAR . _ _ 2021- YIL, S SENTYABR , V 9- VOLUM , I 3 - son

Rasmga ko'ra.6 va rasm.7 ko'rsatadi, kulrang ima oldin nisbatange, gistogramma
tenglashtirish qayta ishlansa, asl pikselning kulrang darajasi kamroq boshqa kulrang piksellarga tayinlanadi
nisbatan konsentratsiyalangan bo'lib, kul rang oralig'ini qayta ishlashdan so'ng, kontrast , aniqlik, samarali bo'lishi mumkin
tasvirni ko'rsatish effektini kuchaytirish, tanib olishning aniqligini oshirish.
6-rasm. Gistogrammani tenglashtirish tasviri
7-rasm. Tenglashdan oldin va keyin gistogramma solishtirish
3.2.4. Chegara tasviri
Rasmga maqsadli ob'ekt, fon va shovqin kiradi. Qilish uchunto'g'ridan-to'g'ri chiqarib oling
raqamli tasvirdan maqsadli ob'ekt, eng ko'p ishlatiladigan usul polni o'rnatishdir 𝑇 ,
va foydalaning𝑇 tasvir maʼlumotlarini ikkiga boʻlish uchunqismlar: dan kattaroq piksellar guruhi𝑇 vathe piksel
𝑇 dan kamroq guruh . Bu tasvir deb ataladigan kulrang o'zgarishlarni o'rganishning eng maxsus usuli
binarizatsiya [13]. Tasvir orqaer binarizatsiya 8-rasmda ko'rsatilgan.
8-rasm. Ostona tasviri
Shakldan ko'rinib turibdiki.8, binarizatsiya tasvirining kulrang qiymatida oraliq yo'q
o'tish tasviri va svetoforni aniqlash uchun uning afzalligi shundaki, u egallaydi
kamroq joy va boshqa shovqin omillarini istisno qiladi.
CANNY OPERA ASOSIDA T RAFFIK SIGNAL NORIGINI TANISH VA TANISHTOR .
L IU Y UMING , G UO S HUQING
ISSN P RINT 2335-2124, ISSN O NLINE 2424-4635, K AUNAS , L ITVA
177
3.2.5. Morfologik ishlov berish
Ushbu maqolada tasvirni to'ldirish, uni tekislash uchun morfologik yopish operatsiyasidan foydalanilgan
chegarasi, asosan o'z maydonini o'zgarmagan holda ushlab turadi . Morfologik yopish operatsiyasidan so'ng,
tasvir to'liqroq ko'rinadi, bo'shliqni to'ldiradi, im isbotlovchi tu tan olish va qilishning aniqligi
olingan nuqtalar aniqroq bo'ldi [14]. Morfologik yopish operatsiyasidan keyingi natijalar
9-rasmda ko'rsatilgan.
9-rasm. Morfologik yopilish natijalari
3.3. Canny operasining qo'llanilishi yoki svetoforni aniqlashda
Birinchidan, Canny operatori tomonidan qayta ishlangan tasvirdagi parametrlar asos sifatida tanlanadi
tahlil.
Yo'l signal chiroqining tasviri izolyatsiyalangan shovqin va doimiy shovqin xususiyatiga ega,
ular orasida izolyatsiya qilingan shovqin t sabab bo'ladiu tasvir sensori, foto zarralar, yorug'lik muvozanati,
tasvirni uzatish jarayonida xatolik va boshqa omillar. Shuning uchun, Gauss silliqlash filtri
tasvirni tekislash va shovqinni filtrlash uchun asl tasvirga qo'llaniladi. Gradient kuchayadiity
va har bir piksel nuqtasining yo'nalishi d alohida hisoblab chiqiladi [15]. 10-rasmda gradient ko'rsatilgan
tasvir Canny operatori yordamida hisoblangan va gradient burchagi -180° dan 180° gacha.
Adashgan qirralarning ta'sirini bartaraf etish uchun ekstremal bo'lmagan bostirish texnologiyasi qo'llaniladi va
Haqiqiy va potentsial qirralarni aniqlash uchun qo'sh polni aniqlash qo'llaniladi . Nihoyat, chekka aniqlash
izolyatsiyani bostirish bilan yakunlanadied zaif qirralarning, va Canny chekka detetasvirni qayta ishlash
olinadi. 11-rasmga qarang.
Fi
g
. 10. Gradient tasviri
g
e foydalanish
g
Cann
y
o
p
erato
r
Fi
g
. 11. Kon
y
o
p
aniqlash natijalaridan keyin erator
Canny operatori tomonidan tasvirni qayta ishlash natijalari shoBu Canny operatori yanada samarali bo'lishi mumkin
shovqin ta'sirini kamaytirish va aniqlashed chekka kontur aniq, aniq, yaxshi davomiylik,
tasvirning chetini aniq aniqlash va soxta qirrasini yaxshi bosish bilan birga, bu yanada yaxshilanishga yordam beradi.
Canny ning afzalliklarini aks ettiruvchi svetofor tasvirida tahlil qilish va qayta ishlash
Ushbu maqolada tanlangan algoritm.
4. MATLAB simulyatsiyasi
Ushbu maqolada svetoforlar uchun maxsus identifikatsiya sxemasi MATLABda simulyatsiya qilingan
dasturiy ta'minot. Ko'p sonli olingan rasmlarni aniqlagandan so'ng, natijat piksel nuqtalarini aniqlay oladi
CANNY OPERA ASOSIDA T RAFFIK SIGNAL NORIGINI TANISH VA TANISHTOR .
L IU Y UMING , G UO S HUQING
178 J ENGINEERINGDAGI M QO'LLANISHLAR . _ _ 2021- YIL, S SENTYABR , V 9- VOLUM , I 3 - son
qizil, yashil va sariq ranglardan iborat. t dan keyinshlyapa, qizil, sariq va gre sonien piksel nuqtalari chiqariladi
chizilgan gistogramma orqali, ular orasida eng katta raqamga ega bo'lgan rang rangdir
tan olingan svetofor chiroqi va svetofor chiroqining rangni aniqlash natijasi
olingan.
Algoritm protsessor chastotasi 2,6 bo'lgan kompyuterda sinovdan o'tkazildiGGts va xotira
8G. Yigʻilgan tasvir oʻlchami 1440×1080, ish muhiti esa MATLAB 2019B edi.
To'plangan tasvirlar turli xil narsalarni o'z ichiga oladiijara muddati (kecha va kunduz)va turli xil buzilishlar
muhitlar (murakkablikvehi kabi bezovta qiluvchi muhitlarcles, daraxtlar va ko'cha chiroqlari).
1) Aniqlik.
Aniqlanish darajasi svetofor chiroqlarining aniq ranglarini aniqlash nisbatini bildiradi va
aniqlash darajasi 𝑇 quyidagicha aniqlanadi:
3. Svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olish
Svetoforni aniqlash is aslida kerakli tasvirlarni yig'ish jarayoni
kameradan. Svetoforning rangini algoritmni aniqlash orqali tanib olish mumkin
aniqlangan tasvirning [9].
3.1. Svetoforni aniqlash
Svetoforni aniqlash tizimi ko'p sensorli termoyadroviy tizimdir. Trafikni aniqlash uchun
signal chiroqlari, birinchi narsa, kerakli tasvirni aniqlashdir throqilona aniqlash
keyingi tanib olish ishlarini bajarish uchun qurilma [10].
Ko'rish sensori tasvirni qayta ishlashni amalga oshiradigan sensordirtomonidan olingan tasvirga
kamera, maqsadni aniqlaydi va ma'lumotlarni va hukm natijasini chiqaradi. Vizyonni qo'llash
aqlli tarmoqqa ulangan transport vositalari yoki haydovchisiz transport vositalaridagi sensorlar kameralar shaklida
Maqsadni osonlashtirish uchun ilg'or sun'iy intellekt algoritmlari bilan jihozlangan (mashinalar)
aniqlash va tasvirni qayta ishlash.
Turli xil linzalar va tartiblarga ko'ra, ko'rish sensori asosan bo'linadiuchun
quyidagi to'rt xil: monokular kamerasi, ikki nokulyar kamera, uch ko'zli kamera va
dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera davri o'zining arzonligi, aniqlash qobiliyati bilan ajralib turadi
to'siqlarning o'ziga xos toifalari, yuqori algoritm ma'lumotlari, aniq aniqlash; Durbin
kameraga salomlashish uchun ikkita kamera kerakgh sinxronizatsiya tezligi va namunag darajasi. Texnik
qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkita, uchta kamera bilan birgalikda
3. Svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olish
Svetoforni aniqlash is aslida kerakli tasvirlarni yig'ish jarayoni
kameradan. Svetoforning rangini algoritmni aniqlash orqali tanib olish mumkin
aniqlangan tasvirning [9].
3.1. Svetoforni aniqlash
Svetoforni aniqlash tizimi ko'p sensorli termoyadroviy tizimdir. Trafikni aniqlash uchun
signal chiroqlari, birinchi narsa, kerakli tasvirni aniqlashdir throqilona aniqlash
keyingi tanib olish ishlarini bajarish uchun qurilma [10].
Ko'rish sensori tasvirni qayta ishlashni amalga oshiradigan sensordirtomonidan olingan tasvirga
kamera, maqsadni aniqlaydi va ma'lumotlarni va hukm natijasini chiqaradi. Vizyonni qo'llash
aqlli tarmoqqa ulangan transport vositalari yoki haydovchisiz transport vositalaridagi sensorlar kameralar shaklida
Maqsadni osonlashtirish uchun ilg'or sun'iy intellekt algoritmlari bilan jihozlangan (mashinalar)
aniqlash va tasvirni qayta ishlash.
Turli xil linzalar va tartiblarga ko'ra, ko'rish sensori asosan bo'linadiuchun
quyidagi to'rt xil: monokular kamerasi, ikki nokulyar kamera, uch ko'zli kamera va
dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera davri o'zining arzonligi, aniqlash qobiliyati bilan ajralib turadi
to'siqlarning o'ziga xos toifalari, yuqori algoritm ma'lumotlari, aniq aniqlash; Durbin
kameraga salomlashish uchun ikkita kamera kerakgh sinxronizatsiya tezligi va namunag darajasi. Texnik
qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkita, uchta kamera bilan birgalikda
3. Svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olish
Svetoforni aniqlash is aslida kerakli tasvirlarni yig'ish jarayoni
kameradan. Svetoforning rangini algoritmni aniqlash orqali tanib olish mumkin
aniqlangan tasvirning [9].
3.1. Svetoforni aniqlash
Svetoforni aniqlash tizimi ko'p sensorli termoyadroviy tizimdir. Trafikni aniqlash uchun
signal chiroqlari, birinchi narsa, kerakli tasvirni aniqlashdir throqilona aniqlash
keyingi tanib olish ishlarini bajarish uchun qurilma [10].
Ko'rish sensori tasvirni qayta ishlashni amalga oshiradigan sensordirtomonidan olingan tasvirga
kamera, maqsadni aniqlaydi va ma'lumotlarni va hukm natijasini chiqaradi. Vizyonni qo'llash
aqlli tarmoqqa ulangan transport vositalari yoki haydovchisiz transport vositalaridagi sensorlar kameralar shaklida
Maqsadni osonlashtirish uchun ilg'or sun'iy intellekt algoritmlari bilan jihozlangan (mashinalar)
aniqlash va tasvirni qayta ishlash.
Turli xil linzalar va tartiblarga ko'ra, ko'rish sensori asosan bo'linadiuchun
quyidagi to'rt xil: monokular kamerasi, ikki nokulyar kamera, uch ko'zli kamera va
dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera davri o'zining arzonligi, aniqlash qobiliyati bilan ajralib turadi
to'siqlarning o'ziga xos toifalari, yuqori algoritm ma'lumotlari, aniq aniqlash; Durbin
kameraga salomlashish uchun ikkita kamera kerakgh sinxronizatsiya tezligi va namunag darajasi. Texnik
qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkita, uchta kamera bilan birgalikda
3. Svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olish
Svetoforni aniqlash is aslida kerakli tasvirlarni yig'ish jarayoni
kameradan. Svetoforning rangini algoritmni aniqlash orqali tanib olish mumkin
aniqlangan tasvirning [9].
3.1. Svetoforni aniqlash
Svetoforni aniqlash tizimi ko'p sensorli termoyadroviy tizimdir. Trafikni aniqlash uchun
signal chiroqlari, birinchi narsa, kerakli tasvirni aniqlashdir throqilona aniqlash
keyingi tanib olish ishlarini bajarish uchun qurilma [10].
Ko'rish sensori tasvirni qayta ishlashni amalga oshiradigan sensordirtomonidan olingan tasvirga
kamera, maqsadni aniqlaydi va ma'lumotlarni va hukm natijasini chiqaradi. Vizyonni qo'llash
aqlli tarmoqqa ulangan transport vositalari yoki haydovchisiz transport vositalaridagi sensorlar kameralar shaklida
Maqsadni osonlashtirish uchun ilg'or sun'iy intellekt algoritmlari bilan jihozlangan (mashinalar)
aniqlash va tasvirni qayta ishlash.
Turli xil linzalar va tartiblarga ko'ra, ko'rish sensori asosan bo'linadiuchun
quyidagi to'rt xil: monokular kamerasi, ikki nokulyar kamera, uch ko'zli kamera va
dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera davri o'zining arzonligi, aniqlash qobiliyati bilan ajralib turadi
to'siqlarning o'ziga xos toifalari, yuqori algoritm ma'lumotlari, aniq aniqlash; Durbin
kameraga salomlashish uchun ikkita kamera kerakgh sinxronizatsiya tezligi va namunag darajasi. Texnik
qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkita, uchta kamera bilan birgalikda

bu erda: 𝑇𝐷 – tasvirlarning to'g'ri sonini aniqlaydi; 𝑆𝑈𝑀 - tasvirlarning umumiy soni.

Tajriba natijasi 98% ni tashkil qiladikun bo'yi real vaqtda trafikni aniqlash tezligi
signal nurini aniqlash algoritmi yuqori, tanib olish darajasi 90 dan oshadi.%, va
tanib olish effekti yaxshi [16].
2) real vaqtda taqqoslash.
Beshta operator ish vaqti va tanib olish vaqti va natijalari bo'yicha taqqoslanadi
2-jadvalda keltirilgan.
Jadval 2. Beshta operatorning vaqtini taqqoslash
SobelRobertsCannyPrewittKirsh
Yugurish
g
vaqt
(
s
)
0,036585 0,052018 0,059339 0,035864 0,041885
Qayta tiklash vaqti
g
nition
(
s
)
0,37560 0,44830 0,62350 0,31790 0,40200
2-jadvaldan ko'rinib turibdiki, Canny operatorining ishlash muddati boshqalarnikiga qaraganda uzoqroq
operatorlar, o'rtacha 0,01775s boshqa operatorlarga qaraganda uzunroq. Bundan tashqari, tunga vaqt kerak edi
umumiy tan olish jarayoni uchun uzoqroq, o'rtacha 0,2375s boshqa operatorlarga qaraganda uzunroq.
Biroq, ushbu algoritm ritmi tomonidan qayta ishlangan tasvirning chekkasi shovqindan kamroq ta'sirlanadi, va yugurish
vaqt boshqa operatorlarga qaraganda ancha uzoq emas, lekin aniqlikbilan solishtirganda ancha yaxshilangan
Boshqa operatorlar va u shahar sharoitida svetoforlarni aniqlash uchun javob beradi.
3) Algoritm barqarorligi.
Canny operatoriga asoslangan svetoforni aniqlash algoritmi istalgan vaqtda tasvirlarga moslasha oladi
kun davomida vashahar muhitiga mos keladi. Table 3 va 12-rasm natijalardir
eksperimental sinovda to'g'ri aniqlangan yo'l belgisi al nuri.
Jadval 3. Qizil, sariq va yashil piksel ranglari soni
Kolo
r
Piksellar soni
Re
d
211
Sariq 37
Yashil 4
Yuqoridagi tajribadan ko'rinib turibdikiaqliy natijalar, qizil rang sonianiqlangan nuqtalar 211,
yashil nuqtalar soni 4 ta, n esanuqtalar soni 37 ga teng, shuning uchun svetoforning rangi
yorug'lik qizil, identifikatsiya natijasi esa to'g'ri va ishonchli [17-18].
Canny operatoriga d svetofor chiroq bazasining tanib olish effekti yaxshiroq. bilan solishtirganda
ilgari o'rganilgan usullar, u dasturning barqarorligini ta'minlashi va tez ishlashi mumkinni aniqlang
yuqori aniqlikdagi signal chiroqlari.
CANNY OPERA ASOSIDA T RAFFIK SIGNAL NORIGINI TANISH VA TANISHTOR .
L IU Y UMING , G UO S HUQING
ISSN P RINT 2335-2124, ISSN O NLINE 2424-4635, K AUNAS , L ITVA 179

12-rasm. Muvaffaqiyatli svetofor natijalarini aniqlang
5. Xulosalar
Ushbu maqola asosan Canny asosidagi svetofor chiroqlarini aniqlash va tanib olishni o'rganadi
chekka aniqlash operatori, besh ki tanishtiradiKlassik chekka aniqlash operatorlari va finaly
e uchun Canny operatorini tanlaydidge aniqlash. Ushbu maqolada,tadqiqot mazmuni diviikkiga bo'lingan
bosqichlari, shu jumladan aniqlash bosqichi va aniqlash bosqichi, t orqaliu trafik uchun ko'rish sensori
signal lampasi tasvirini olish, RG B fazosidan HSV fazosiga tasvir, kul rang shkalasi,
gistogramma tenglashtirish, binarizatsiyani qayta ishlash, morfologiya yopiqoperatsiya, Canny operatori
chekka aniqlash, Nihoyat, extracti tomonidanng piksel nuqtalari soni, colyoki svetofordan
yorug'likni aniq aniqlash mumkin. Mumkinligi va aniqligiTaklif etilayotgan algoritmning racy
bir qator simulyatsiya bilan tasdiqlanganMATLAB da olingan haqiqiy chorraha svetoforlari
platforma. Sxema bilan solishtirgandan keyinoldingi olimlarning s, buning afzalliklariqog'ozlar
butun jarayon nisbatan sodda va identifikatsiya aniqligi yuqori ekanligi. The
svetofor chiroqlarini identifikatsiyalash amalga oshirilishi mumkin va identifikatsiyaning muvaffaqiyat darajasi
svetofor chiroqlari baland.
Svetoforni aniqlash tizimi ko'p sensorli termoyadroviy tizimdir. Svetofor chiroqlarini aniqlash uchun birinchi navbatda kerakli tasvirni oqilona aniqlash moslamasi orqali aniqlash va keyinchalik aniqlash ishlarini bajarish kerak
Ko'rish sensori - bu kamera tomonidan olingan tasvirga tasvirni qayta ishlashni amalga oshiradigan, maqsadni aniqlaydigan va ma'lumotlar va hukm natijalarini chiqaradigan sensor. Ko'rish sensorlarini intellektual tarmoqqa ulangan transport vositalarida yoki haydovchisiz transport vositalarida qo'llash maqsadni aniqlash va tasvirni qayta ishlashni osonlashtirish uchun ilg'or sun'iy intellekt algoritmlari bilan jihozlangan kameralar (mashinalar) shaklida bo'ladi. Turli ob'ektiv va tartibga ko'ra, ko'rish sensori asosan quyidagi to'rt turga bo'linadi: monokulyar kamera, binokulyar kamera, uch ko'zli kamera va dumaloq ko'rinishdagi kamera. Monokulyar kamera arzonligi, to'siqlarning aniq toifalarini aniqlash qobiliyati, yuqori algoritm etukligi, aniq identifikatsiyalash bilan tavsiflanadi; Dürbün kamerasiga yuqori sinxronizatsiya tezligi va namuna olish tezligi bo'lishi uchun ikkita kamera kerak. Texnik qiyinchilik binokulyar maqsadni aniqlashda yotadi. Oldingi ikkitasi bilan taqqoslaganda, uchta kamera
kamera kattaroq idrok diapazoniga ega, lekin u uchta kameraga muhtoj, bu katta ish yukini bildiradi. Kamera asosan avtonom to'xtash joyi va to'siqlarni aniqlash uchun ishlatiladi. Yuqoridagi tahlil bilan birgalikda ushbu qog'oz kamerani tanlaydi.
Svetofor chiroqlarini identifikatsiyalash uchun funktsiyalar quyidagilar bo'lishi kerak: svetofor chiroqlarining fazoviy taqsimotini tasvirni olish, so'ngra chekkalarni aniqlash uchun Canny operatoridan foydalangan holda yig'ilgan tasvirlarni oldindan qayta ishlash va nihoyat, piksel nuqtalarini ajratib olish usuliga ko'ra. svetoforlarning rangini aniqlash uchun . Ushbu usulning afzalligi shundaki, identifikatsiya jarayoni oddiy va identifikatsiya tezligi tezdir. Loyihalashtirilgan algoritm jarayoni 2-rasmda ko'rsatilgan.

3-rasmda ko'rsatilganidek, HSV rang maydoni teskari konusdagi RBG rang maydonidagi nuqtalarni ifodalaydi. Rang maydoni rangni ifodalash uchun uchta kanaldan foydalanadi: Hue, Saturation va Value. HSV rang maydoni rangni o'lchash uchun burchakdan foydalanadi, 0 ° qizil, soat miliga teskari hisobni, 60 °, 120 °, 180 °, 240 °, 300 ° mos ravishda sariq, yashil, ko'k, ko'k va magentani ifodalaydi. To'yinganlik rangning tozaligini anglatadi va bu kanalning qiymati [0, 1] diapazonidagi foizlar bilan belgilanadi.

Kompyuter va televizor ekranida ishlatiladigan RGB rang maydoni bilan taqqoslaganda, HSV rang maydoni displey tizimiga mos kelmaydi, lekin inson ko'zining vizual xususiyatlariga ko'proq mos keladi. 5-rasmdan ko'rinib turibdiki, kulrang ishlov berishdan so'ng tasvirni soddalashtirish va hisoblash tezligini yaxshilash mumkin Kulrang rasm Gistogramma tenglashtirilgan tasvir 6-rasm va 7-rasmda ko'rsatilganidek olinadi. 3-rasmdan ko'rinib turibdiki, to'yinganlik qiymati qanchalik baland bo'lsa, rang yanada yorqinroq bo'ladi; to'yinganlik qiymati qanchalik past bo'lsa, rang quyuqroq bo'ladi. Yengillik rangning yorqinligini ko'rsatadi. Yorug'lik manbai uchun yorug'lik yorug'lik chiqaradigan tananing yorqinligi bilan bog'liq. Ob'ektlar uchun engillik ob'ektning aks ettirish qobiliyati bilan bog'liq [ranglar orasidagi kontrastni engillashtirish uchun yorug'lik va soya, rangning ohangi va yorqinligi. Mavjud kulrang tasvirga ko'ra histogramma tenglashtirish. Gistogrammani tenglashtirishning asosiy g'oyasi asl tasvirning gistogrammasini bir xil taqsimlash shakliga aylantirishdan iborat bo'lib, tasvirning umumiy kontrastini oshirish effektiga erishish uchun pikselli kulrang qiymatning dinamik diapazonini oshirish. Rang maydonini o'zgartirgandan so'ng hosil bo'lgan kul rangdagi tasvir 5-rasmda ko'rsatilgan. 4-rasmdan ko'rinib turibdiki, HSV fazosiga aylantirilgan tasvir yanada intuitiv tarzda ifodalanishi mumkin Shuning uchun rang qayta ishlash uchun RGB fazo domenidan HSV kosmik domeniga aylantiriladi. Asl tasvir HSV rang maydoniga aylantirilgandan so'ng ishlov berish grafigi 4-rasmda ko'rsatilgan.

4-rasmdan ko'rinib turibdiki, HSV fazosiga aylantirilgan tasvir yanada intuitiv tarzda ifodalanishi mumkin ranglar orasidagi kontrastni engillashtirish uchun yorug'lik va soya, rangning ohangi va yorqinligi.