Розробка інтелектуальної системи підтримки водія

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної системи підтримки водія для автоматичного розпізнавання дорожніх знаків у відеопотоці з використанням комп’ютерного зору та нейронних мереж. У роботі розглянуто проблеми безпеки дорожнього руху, системи підтримки водія, методи комп’ютерного зору та моделі детекції об’єктів. Обґрунтовано вибір YOLOv8 як моделі, придатної для розпізнавання дорожніх знаків у режимі, наближеному до реального часу.

Для підготовки датасету використано CVAT, розгорнутий у Docker- середовищі. Розмітка виконувалась за класами: crosswalk, children_on_road,

speed_limit, speed_bump, turn_sign, bus_stop, patrol, parking та parking_ban. Після цього анотації було експортовано та підготовлено до навчання моделі YOLOv8. Програмну реалізацію виконано мовою Python із використанням Ultralytics YOLOv8, OpenCV та PySide6. Розроблено модуль навчання, модуль валідації, графічний інтерфейс для перегляду відео з результатами детекції та вікно текстових підказок для водія. Проведене тестування показало, що система здатна виявляти основні категорії дорожніх знаків, однак якість роботи залежить від збалансованості датасету, освітлення, відстані до об’єкта та якості відеозапису. Розроблена система може бути використана як прототип інтелектуальної системи підтримки водія та основа для подальшого розвитку засобів аналізу дорожньої ситуації.