Schilder- & Ampelerkennung


Mit diesem Teil haben wir einen großen ersten Schritt in Richtung selbstfahrendes Auto getan. Unsere aktuelle Software ist in der Lage insgesamt 46 verschiedene Straßenschilder zu erkennen und zu finden in unseren Bildern. Wir erreiche 1-2 FPS auf unserem relativ alten Laptop und haben damit vorerst ausreichend FPS, um das aktuelle System weiter auszubauen. Natürlich gab es einige Herausforderung, aber wir waren in der Lage einen großen Teil der Herausforderungen zu meistern und zu beseitigen!

Details zu diesem Projekt haben wir in unserem Online-Tagebuch festgehalten: Online Tagebuch

Der Code, den wir hier releasen ist das Endergebnis unserer Arbeit bezüglich der Schild- und Ampelerkennung. Der Code ist frei erhältlich und benutzbar ohne Einschränkungen (zLib-Lizenz).

Source Code (C/C++ Code und Caffe-Proto-File): StreetNet Code

Trainiertes CNN: StreetNet Caffemodel

Benutztes Datenset: Datensätze

Einige Ergebnisse (Rote Rechtecke markieren gefundene Straßenschilder/Ampeln und blaue Rechtecke markieren Regionen in denen prinzipiell ein Straßenschild/eine Ampel sein könnte; Mehr Ergebnisse gibt es unter: Tag #9 & #10 des Online Tagebuchs):