Voice-Assisted Real-Time Traffic Sign Recognition System Using Convolutional Neural Network

要約

道路標識はドライバーに情報を伝える重要な役割を果たします。
したがって、交通標識を理解することは交通安全にとって不可欠であり、無視すると交通事故につながる可能性があります。
交通標識の検出は、過去数十年にわたり研究の注目を集めてきました。
リアルタイムで正確な検出は、堅牢な交通標識検出システムの基礎的なものであり、まだ実現されていません。
この研究では、ドライバーを支援できる音声支援リアルタイム交通標識認識システムを紹介します。
このシステムは 2 つのサブシステムの下で機能します。
最初に、交通標識の検出と認識は、訓練された畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して実行されます。
特定の交通標識を認識すると、テキスト読み上げエンジンを使用して音声メッセージとしてドライバーに読み上げられます。
ベンチマーク データセットの効率的な CNN モデルは、深層学習技術を使用したリアルタイムの検出と認識のために開発されています。
このシステムの利点は、ドライバーが交通標識を見逃したり、標識を見ていなかったり、標識を理解できない場合でも、システムがそれを検出し、ドライバーにそれをナレーションしてくれることです。
このタイプのシステムは自動運転車の開発においても重要です。

要約(オリジナル)

Traffic signs are important in communicating information to drivers. Thus, comprehension of traffic signs is essential for road safety and ignorance may result in road accidents. Traffic sign detection has been a research spotlight over the past few decades. Real-time and accurate detections are the preliminaries of robust traffic sign detection system which is yet to be achieved. This study presents a voice-assisted real-time traffic sign recognition system which is capable of assisting drivers. This system functions under two subsystems. Initially, the detection and recognition of the traffic signs are carried out using a trained Convolutional Neural Network (CNN). After recognizing the specific traffic sign, it is narrated to the driver as a voice message using a text-to-speech engine. An efficient CNN model for a benchmark dataset is developed for real-time detection and recognition using Deep Learning techniques. The advantage of this system is that even if the driver misses a traffic sign, or does not look at the traffic sign, or is unable to comprehend the sign, the system detects it and narrates it to the driver. A system of this type is also important in the development of autonomous vehicles.

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