ИСТИНА

Важной задачей компьютерного зрения является задача распознавания дорожных знаков на изображении. Системы распознавания дорожных знаков необходимы для управления беспилотным автомобилем и для автоматического составления карт по данным видео-регистраторов. Существующие методы распознают ограниченное количество классов знаков, поэтому акцент в данной работе сделан на редких дорожных знаках. Для обучения методов распознавания требуются обучающие выборки значительного размера, которые сложно собрать и дорого размечать. Такие выборки могут быть получены с помощью методов генерации синтетических изображений. В ходе работы над диссертацией была собрана выборка с редкими дорожными знаками, предложено несколько методов генерации синтетических обучающих выборок для классификации и детекции дорожных знаков на основе порождающих нейросетей. Был также предложен метод классификации редких дорожных знаков. Экспериментальная оценка показала эффективность предложенных методов.