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2021 | OriginalPaper | Chapter

17. Bilderkennung von Verkehrszeichen mit Self-Enforcing Networks

Author : Björn Zurmaar

Published in: Neue Algorithmen für praktische Probleme

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das zuverlässige Erkennen von Verkehrszeichen ist ein essentieller Teilaspekt der verschiedenen Grade des autonomen Fahrens und wird bereits seit einigen Jahrzehnten erforscht. Insbesondere die Tatsache, dass die automatisierte Interpretation von Verkehrszeichen durch Angriffsvektoren manipuliert wird, trägt zur Aktualität und nach wie vor hohen Relevanz dieses Forschungssektors bei. Anhand dieser Domäne zeigt der Beitrag auf, dass auch selbstorganisiert lernende Systeme eine ernstzunehmende Konkurrenz zu den etablierten Deep Learning Verfahren sein können. Es werden die technischen Grundlagen der Klassifikation von Bilddaten mit einem Self-Enforcing Network erörtert, allgemeine Probleme bei der Klassifikation von Bilddaten aufgezeigt, sowie verschiedene Methoden demonstriert, die zur schrittweisen Verbesserung eines SEN Modells beitragen können.

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Vektorgrafiken sind weit weniger gebräuchlich und sollen in diesem Beitrag nicht betrachtet werden.

Beim H Kanal muss zudem beachtet werden, dass sich der Winkel im Gegensatz zu den anderen Kanälen zyklisch verhält, da 0° 360° entspricht. Zwar gibt es Konzepte um auch zyklische Attribute mittels eine SENs abzubilden, diese wurden aber noch nicht hinreichend erforscht, um Aussagen über deren Eignung im Kontext von Bilddaten machen zu können.

Die Tatsache, dass nur das L in diesem Modell von dem Problem betroffen ist, basiert auf der zufälligen Generierung des Rauschens. Generiert man die verrauschten Bilder neu, so sind auch andere Buchstaben von dem Problem betroffen, etwa das C, was eine große Schnittmenge mit dem 0 hat.

Die Ergebnisse konnten Dank sehr guten Vorarbeiten von Julian Flieter erzielt werden.

Diese Angaben beziehen sich auf die als Basic Training Set und Validation Set bezeichneten Datensätze. Es gibt einen weiteren Testdatensatz, der später bei der Austragung des Wettbewerbs genutzt wurde. Diese wurde im Rahmen dieser Arbeit nicht verwendet.

Bei der Berechnung der zu erwartenden CCR wurde verkürzend davon ausgegangen, dass die Klassen mit gleicher Häufigkeit im Datensatz vorhanden sind, was aber tatsächlich nicht der Fall ist.

Zwei der Aufnahmen waren durch Bewegungsunschärfe erheblich in ihrer Leserlichkeit eingeschränkt. Eine Aufnahme war so schwach belichtet, dass man sie nur durch die künstliche Erhöhung des Kontrasts in einem Grafikprogramm leserlich machen konnte. Die obere Hälfte des vierten Bilds war durch gleißendes Licht nicht zu erkennen. Auf dem Schild der fünften Aufnahme schließlich war die Höchstgeschwindigkeit stark nach links verrutscht, möglicherweise war die Aufnahme auch perspektivisch verzerrt.

Um eine bessere Erkennbarkeit der Abbildung in der Publikation zu gewährleisten, wurde der Hintergrund mit einem Schachbrettmuster versehen. Dieser ist nicht Teil der eigentlichen Bilddatei.

Zum Einsatz kam ein AMD Ryzen 7 3700X Prozessor, der über 16 GB RAM verfügen konnte. Die SEN Core Library unterstützt den Einsatz von GPUs nicht.

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Title: Bilderkennung von Verkehrszeichen mit Self-Enforcing Networks
Author: Björn Zurmaar
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Book: Neue Algorithmen für praktische Probleme
Print ISBN: 978-3-658-32586-2

Electronic ISBN: 978-3-658-32587-9

Copyright Year: 2021
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32587-9_17

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