Рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при составлении паспорта дороги. Одной из задач, решаемых в процессе паспортизации автомобильной дороги, является заполнение данных о наличии и расположении искусственных сооружений, дорожных инженерных устройств, в том числе дорожных знаков. Система предназначена для автоматизированного анализа видеопотока с целью выделения кадров, содержащих дорожные знаки, а также последующей классификации найденных знаков. Приведена оригинальная двухэтапная система извлечения и классификации изображений, содержащих дорожные знаки. Алгоритм обнаружения требуемых изображений базируется на использовании вейвлет-преобразований Хаара и концепции интегрального изображения, что позволяет максимально быстро находить требуемые кадры. Оригинальность применения признаков Хаара состоит в том, чтобы использовать только 2 прямоугольных фильтра (горизонтальный и вертикальный) в разных масштабах: 2x2, 4x4, 8x8 и 16x16. Последующая обработка данных, целью которой является классификация найденных изображений, осуществляется с применением искусственной нейронной сети. Актуальность разработки подобной системы поддержки принятия решения определяется необходимостью обработки больших объемов видеоданных. Система позволяет в значительной мере исключить фактор пользовательских ошибок, что очень важно, так как полученные данные влияют на безопасность дорожного движения
The article considers issues of creating a decision support system for the preparation of the passport of a road. One of the tasks solved in the process of passporting a motorway is to fill data on the presence and location of structures, road engineering devices, including road signs. The system is designed for automated analysis of the video flow to highlight frames containing road signs, as well as the subsequent classification of the found characters. We give an original two-stage system for extracting and classifying images containing road signs. The detection algorithm for the desired images is based on the use of Haar's wavelet transforms and the concept of an integrated image, which allows one to get the required frames as quickly as possible. The originality of the use of Haar signs is to use only 2 rectangular filters (horizontal and vertical) on different scales: 2x2, 4x4, 8x8 and 16x16. Subsequent data processing, the purpose of which is the classification of the found images, is carried out using an artificial neural network. The relevance of the development of such a decision support system is determined by the need to process large volumes of video data. The system allows one to largely eliminate the factor of user errors, which is very important since the data obtained affect the safety of the road
Classification of Road Signs Using Color, Shape and Texture Feature Coefficients by SOM