В наших реалиях не будет работать....Разметки порой ну очень мало :-)
Особенно зимой :-)

Только реалии у нас разные.
В Москве с разметкой нет проблем

Тоже хочу в этой теме отметиться.

Чтобы оценить, как будут распознаваться знаки, возьмите любой современный фотик и посмотрите, как в нем распознаются лица. На знаках результат можно получить раза в два лучше во-первых потому, что они более стандартизованы, чем наши с вами физиономии, а во-вторых потому, что ночью они прекрасно выделяются в свете фар.

Как устроено распознавание лиц в камере? Используется технология, которая называется каскад Хаара. Его надо долго тренировать, зато потом он дает почти мгновенные результаты.

На хабре есть отличная статья про то, как это сделать: http://habrahabr.ru/post/67937/

Для того, чтобы начать использовать технологию, open cv глубоко изучать не надо, пример использования занимает два экрана кода и входит в базовую поставку. Работает и под виндой и под линуксом без проблем. Так же есть отдельные реализации этого алгоритма и без OpenCV.

Остается задача - подобрать камеру, которая имеет действительно высокую чувствительность, т.к. в темноте да на скороти обычные камеры будут давать смазанную картинку и каскад не сработает.

Но я думаю, что это не проблема. У меня, например, в камере заднего вида в машине стоит нечто такое, что дает быструю цветную картинку в практически полной темноте.

А еще посоветую интересную софтину для тех, кто хочет поиграться с распознаванием. Вот она: http://www.roborealm.com/help/Fiducial.php

Во-первых под виндой, во-вторых ничего знать не надо, в третьих можно быстро проверить любую гипотезу, а не отращивать бороду.

А вот это, кстати, не сработает. Кинект на улице не работает.

Точно. Есть Москва, а есть Россия :-)

Хотел сфоткать дороги сейчас в городе какие - но чет забыл. Но суть такая - грязь из растаявшего снега и пескосолевой смеси размазана по дорогам. Равномерно. Не то, чтобы разметки - асфальта не видно. А местами и бордюра.

И какой толк от сканирования разметки, если она после зимы выглядит вот как на фото? Или вообще ее банально нет? Понимаю, что фоты прошлогодние, но ситуация сейчас по городу не лучше.

Разметка? неее. не слышали.
CyberSubaru, знакомые места. ))
а еще у нас знаки любят появляься и исчезать. Экспериментаторы, блин.

Это в раше любят :)
Я "4 месяца" схлопотал из-за этого.... И картинка с регистратора судье похрен была - она сказала, что "я там сама каджый день езжу, сначала знака не было, потом поставили" :)
Но, я так понимаю, что в данной теме речь идет не о законности/возможности разметки, а о теории и практике ее применения.
Разумеется, то что по ссылке - чистый прототип.
Но, каждый прототип при желании разработчиков становится реальным продуктом :)

это был аргумент в пользу распознавания знаков )))
особенно если как-то это сочетать с базой poi и предупреждать об изменениях.

Вот сегодня нафотал :-)
Натравите на наши дороги программу распознавания разметки :-)

Седня сфоткал самую новую дорогу в городе))) Проведите на ней тесты программы определения разметки)))

Программу можно отключить если она не нужна, хуже когда она нужна но ее нет .

У нас она вряд ли сама сможет ездить)))
Не знаю как в МСК...но у нас зимой разметка стирается, весной дороги размываются, разметки нет, есть ямы, летом где-то в середине рисуют разметку, в концу лета латают ямы)))) И то не везде)) А так - для галочки, чтобы типа было. Ну и до первого снегопада - неделю катаемся по снегу-грязи, потом его счищают вместе с разметкой)))

По итогу - программа может работать только несколько месяцев в году, да и то далеко не на всех дорогах.

Ибо придется кроме определения разметки определять:
а) черная дорога
б) серая дорога
в) белая дорога
г) коричневая дорога

Вот я полностью согласен с админом. Тут вопрос такой, что лучше больше чем меньше.

И думаю, нужно разделить две принципиально иные вещи, по степени, простите вы..ра кирпичей.
1. Автопилот - автоматическое управление автомобилем;
2. Ассистент - вспомогательная система.

Про первую, сколько бы вы кирпичей не сделали, а толку не будет. Не потому, что это невозможно, гугл доказал как раз обратное, а потому, что люди рассуждающие тут на эту тему, мало компетентны даже в элементарных алгоритмах с неоднозначным ответом. Никого не хочу обидеть, но полосы, к которым нужно привязываться, это уровень МастерКИТ. Прогресс дальше уже... гораздо...

Вторая же тема вполне осязаема. И не стоит снова впадать в острал пытаясь натянуть ненатягаемое. Что нам нужно подсказывать? Я думаю, во-первых, запрещающие знаки и временные знаки. Какие они бывают? Да в общем-то их мало.

Если воспользоваться алгоритмом предложенным в этом пусту http://pccar.ru/showpost.php?p=240414&postcount=43 то вполне можно сделать сигнал уведомления "внимание"! И не надо на 100% угадывать что-то. Сигнал просто должен звучать, а Вы быть внимательнее при нем.

Даже если кирпич будет висеть к вам под углом и реально относиться к примыкающей дороге, неужели для Вас будет принципиально то, что ПО не угадает, что он не Ваш? Ну пискнет оно... ну напряжете вы свои глазки. По сути они и так должны быть постоянно напряжены.

За то есть большая вероятность, что в момент, когда вы кажный день ездили по одному маршруту и тут, вдруг, возник знак "крпич" этот писк может спасти вас от лишения или аварии.

Еще раз повторюсь, программы, способные принимать решения, принимают их примерно (очень примерно), так же как человек. И их решение как и человека не достоверно на 100%. Это нужно понимать.

Примитивный пример управления игрушечным автомобилем при помощи нейронной сети. Теоретически если правильно обучить НС но то что бы она понимала где дорога и где обочина, то и разметка не понадобится
Видео

P.S.
Можно долго доказывать и говорить что не получится, но
практика показывает что всегда можно найти решение.
А под лежачий камень вода не течет!

Нейронная сеть (НС) это утопия. С момента описания общего принципа мало, что в этой идее изменилось. Но при этом и существенных достижений в этой области нет. Во-первых, потому, что на самом деле нет четкого понимания как работает нейрон, во вторых тумкалки людской нехватает обсчитать возможные итоги НС с асинхронными связями и уж тем более с обратной асинхронной связью.

Более того, давно существует теорема, что любую обученную нейронную сеть можно описать формулой, которая будет работать быстрее и надежнее.

Поэтому, все, что мы видим, все достижения в области распознавания образов работают не на нейронных сетях, а по проторенной математиком дорожке.

Вы сами посчитайте, какие ресурсы компьютера понадобятся для обсчета нейронной сети скажем 8x8x8 нейронов. А потом еще и обратную связь добавьте. Итоги работы такой сети можно ждать очень долго... кстати неопределенно долго. Она может дать решение через секунду, а может через год.

Так же как человек, есть тупой, а есть умный... :)))

Малаца :) Чье детеще?

Не знаю, просто наткнулся в инете. Жаль без описания..

Только такие корпорации как Google и другие, так не считают.
Могу еще кучу ученых и программистов в пример привести, которые считают что будущее за нейронными сетями и квантовыми нейро компьютерами.
Для распознавания голоса и изображений, все программы используют НС
Поисковые системы яндекса и гугла тоже используют НС
НС долго и сложно обучать , но работает она в разы быстрее чем линейные алгоритмы

Наверно мы с Вами разные книжки читаем.

Будущее... не спорю... посмотрим. О будущем можно много говорить.

Без тени "наезда" прошу дать хотя бы пару ссылок на ПО работающее на нейронной сети для этого. Не использующие полученную функцию обученной НС, а использующие именно НС для распознания.

P.S. Не знаю как насчет литературы... вся она в одной книжке умещается. А дальше начинается бред на тему... и там уж народу... и торсионщики и вечдвиги... я делал распознание стереопары для определения дистанции до объекта, а в лучшем случае, восстановление сцены по двум фотографиям (лево, право). Не то чтобы я добился впечатляющих успехов. Это не правда. Но если приглядется :)) то в 3D шуме была видна картина с глубиной. В общем какую никакую а практику в "детстве" я получил :))

Вот... еще.. забыл совсем.

Все, кто хочет попробовать что-то распознать сетями, есть программка, называется NeuroPro. Уж не знаю, что там современного уже придумали. Наверное таких симуляторов куча. Но свои теории вполне можно там опробовать. В живую. И многие воздушные замки уйдут в небытие.

Повторюсь, но чтобы делать нейронные сети, нужно хотя бы понимать, как работаю нейроны. А этого понимания нет. Конечно прогресс не стоит на месте...

Вот.. еще один "миф" http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/ms174941.aspx

Круто звучит. Только смысл ровно такой же как в перцептроне от ВНИМАНИЕ 1960! года! http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%...80%D0%BE%D0%BD

В корне несогласен :)
Как может быть утопией то, что лежит в основе взаимодействия всех живых существ с окружающим их миром? :)
Возможно, реализация НС на основе кремниевых компьютеров не так эффективна, как то, что придумала природа. Ну, тут уж извините, у нас, людей теория НС живет лет 150, а у природы были миллионы лет.

А то что НС обучается долго - ну так и говорить обычно человек начинает после 1 года, а читать так вообще после 5.

Но, с компьютерной НС в отличие от человека есть большой плюс - ее можно растиражировать в любом количестве экземпляров, не обучая заново!

Вы термин "утопия" рассматриваете как негативную оценку. Это не так.

Утопия - жанр художественной литературы, близкий к научной фантастике, описывающий модель идеального, с точки зрения автора, общества. В отличие от антиутопии характеризуется верой автора в безупречность модели.


Уже несколько раз я написал, что прогресс не стоит на месте. И в будущем... возможно... если 21 число переживем...

Но сейчас НС в таком зачатке и в такой ж... это как нанотехнолги. Все про них слышали, это круто и все кремы и подтирки у нас нано... а на практике?

Вы просто в гугле поищите "примеры внедрения нейронных сетей". Нет ссылок на боевые решения. А то "нечто", что есть в области принятия инвестиционных решений или предсказания погоды на Марсе. Т.е. заранее бред, не способный дать предсказание с достоверностью хотя бы 80%. Т.е. статистически значимый.

Еще народ часто путает нейронные сети с аналитическими, статистическими и пр. сетями выполняющими функции распределенной классификации, накопления и обработки данных.

В общем, НС будет тогда, когда человек сможет построить машину способную оперировать неопределенностью и иметь реальную параллельность процессов. Это квантовый компьютер. Вот тогда можно ждать прорыва.

Ну и последнее. Мы как-то, построив очередную гору из кирпичей, пришли к одному простому умозаключению по поводу ущербности НС. Простой пример:

Часто перед НС ставят задачи, которые ну совершенно не свойственны. Как раз касаясь задачи определения знаков. Знаки определить для НС в общем-то задача вполне посильная. Путать будет. Но вполне применима. А вот когда народ хочет еще и посчитать расстояние до этого самого знака....

Вот у вас в голове НС продвинутая?:))))) Теперь скажите смотря на противоположный угол и выберя взглядом там предмет, какое до него расстояние?

Думаю примерно скажите. А теперь попробуйте замерить. Ошибка будет и будет значительная. И чем дальше предмет тем больше ошибка.

Но как же вычисляют расстояние до звезд? Почему нашей НС не хватает глядя на звездное небо оценить расстояние до каждой из них? Столетиями народ придумывает средства и методы расчета. Постоянно их совершенствует.

Т.е. любая НС ограничена. Т.е. ущербна.

И отсюда возникают вопросы без ответов: Чем же она ограничена? Количеством нейронов? Их функциями?

А не имея ответов на эти вопросы невозможно создать НС способную решить поставленную вами задачу. Это тыканье пальцем в небо - получится/нет..

1-нужно стерео зрение
Нейронная сеть распознает знак двумя камерами и считает разницу между положением знаков на изображении, потом умножает на коэффициент.

2-Вариант с одной камерой тоже можно сделать
так как знаки стандартизированы, они все одинакового размера.
НС распознает знак, а растояние до него рассчитывается по его размеру

3-Обучить НС путем показа нейросети выборки знаков с разным расстоянием от камеры

Зрение человека тоже не сможет определить расстояние до звезд

:)))

Ладно я свою кучу сделал :) оставляю место на поле для других куч :)))

Для точности предсказания нужно учитывать очень много параметров за очень большой период времени.
Всегда нужно сопоставлять НС человека и искусственной НС
Не думайте что искусственная НС может быть лучше нашей, человеческой
Если человек не сможет предсказать, то искусственная НС тоже не сможет
Разница лишь в том что искусственную НС мы можем лучше обучить

http://lenta.ru/news/2012/03/21/cam/
Вот это я понимаю воссоздание 3D сцены. И никакая НС с этим не спарвится.

Не понял, а какая связь этой технологии с программированием на НС?

А какая связь между распознаванием знаков и НС?

Только та, которую Вы придумаете...

Опять в корне не согласен :)
НС это не просто банальный набор нейронов. Каждая НС адаптирована под то физическое окружение в котором она существует.

Поэтому пример с моей ошибкой определения расстояния до предмета это только подтверждает. Ибо, для того, чтобы взаимодействовать с окружающим миром мне не нужно знать точные расстояния до предметов - моя НС больше оперирует субъективной оценкой - на расстоянии вытянутой руки, близко, далеко, писец как далеко :)

В тех случаях, когда мы ставим задачу "распознать и узнать расстояние" нужно понимать с какой точностью нам это расстояние нужно. Если чисто прикинуть - стерео решит эту проблему. Если с точностью до миллиметров, то к НС нужен лазер или подобная хрень.

А вот если бы я был к примеру летучей мышью, то для меня было бы важно определение расстояния до объекта (а то без ужина останешься или в темноте башкой об скалу долбанешься). Поэтому у них окрома мозга есть эхолокатор, который и обучать не надо, это уже работающий прибор.

Если бы люди путешествовали к звездам так же как они ходят в булочную, то вполне возможно я бы смог оценить расстояние до ближайшей звезды :)

Не понял, если честно, как все сказанное противоречит утверждению, что НС ущербна и ограничена. По мне так только подтверждает... ;)

И главное где ответ на вопросы? Напомню: Чем же она ограничена? Количеством нейронов? Их функциями?

Повторюсь, для решения задачи, любой, необходимо понимать средство, которое может эту задачу решить. Какое средство? Естественно удовлетворяющее условиям. Условия зависят от задачи.

Т.е. имея задачу, мы можем определить требования для средства ее достижения.

Для НС это невозможно. Потому, как невозможно ответить на выше поставленные вопросы.

Еще проще. Сколько нужно нейронов, слоев, какие функции слоев чтобы с достоверностью 90% распознать человека?

Ну, функциями то вряд ли :)
Предположу, что в первую очередь количеством входов в НС, а во вторую уже количеством самих нейронов.

Компьютерная НС в отличии от нашего мозга обладает одним преимуществом - мы можем изменять количество входов и для этого не нужны миллионы лет эволюции :)

Да, согласен. Возможно, мы по разному относимся к слову "ущербна".
Я не могу подпрыгнуть на 20 метров вверх, разве значит ли это, что мой двигательный аппарат ущербен. Нет.

Если следовать твоей логике - любая система чем то ограничена и ущербна - она не может всего на свете :)