Un documento di ricerca che ha rivoluzionato il modo in cui le automobili leggono i segnali stradali è stato riconosciuto come il "più influente del decennio" durante una cerimonia a Tokyo.

Le idee avanzate dal documento hanno ora trovato la loro strada in tutto, dalle auto autonome ai controversi cambiamenti imminenti nel diritto dell'UE.

Sistemi di riconoscimento della segnaletica stradale a bordo, una caratteristica comune delle auto moderne, utilizzare le telecamere per rilevare, riconoscere e tracciare i segnali stradali in tempo reale. Il loro uso più frequente fino ad ora è stato quello di leggere i segnali di limite di velocità di sorpasso e trasmettere le informazioni al conducente, ma la tecnologia sembra destinata ad assumere maggiore importanza in futuro man mano che affidiamo alle nostre auto una maggiore responsabilità di guida.

Il nuovo sistema pubblicato per la prima volta in un documento intitolato "A New Approach for In-Vehicle Camera Traffic Sign Detection and Recognition" nel 2009, proposto di utilizzare le caratteristiche specifiche dei segnali stradali per individuarli rapidamente in qualsiasi scena.

"Laddove la maggior parte dei sistemi precedenti aveva utilizzato metodi standard di riconoscimento delle immagini, ci siamo invece soffermati maggiormente sulle caratteristiche peculiari della segnaletica stradale, " ha detto il dottor Yongmin Li della Brunel University di Londra, che è stato coautore del documento insieme a Ph.D. ricercatore Andrezej Ruta.

"Per esempio, i segnali stradali utilizzano un numero molto ridotto di colori:rosso, blu, verde, bianco, nero e giallo, e hanno forme regolari, o cerchio, triangolo o quadrato ecc. C'è un numero relativamente piccolo di possibili segni candidati".

Il sistema affronta efficacemente il problema come un processo di eliminazione:una super-velocità, gioco in tempo reale di "Indovina chi?" che si restringe rapidamente alla risposta corretta.

Questa ricerca e il suo successivo lavoro esteso sono diventati il ​​riferimento standard nel suo campo dopo la sua pubblicazione. Si pensa che la ricerca sia alla base di molti degli odierni sistemi commerciali per auto.

Mentre nel 2009 il riconoscimento dei segnali stradali era visto come una caratteristica ordinata per le auto di fascia alta, oggi ha assunto un nuovo livello di importanza, ed è ora considerato un aspetto chiave nel futuro delle auto autonome e semi-autonome.

"Ad essere onesti, dieci anni fa abbiamo visto questo problema come molto interessante, ma su una scala molto più piccola, " ha detto il dottor Li.

"L'area che abbiamo affrontato è la stessa che devono affrontare ora con le auto a guida autonoma, ma in quel momento, la domanda e la portata del problema erano molto minori.

"La ricerca, tuttavia, affronta ancora una delle grandi aree problematiche per le auto a guida autonoma, in particolare, quando si guida in aree rurali dove le mappe non sono necessariamente affidabili e l'auto deve fare affidamento su feed in tempo reale di ciò che vedono le telecamere".

I sistemi di riconoscimento dei segnali stradali sono stati controversi negli ultimi mesi dopo che l'Unione Europea ha proposto leggi che li userebbero per limitare automaticamente la velocità di tutte le nuove auto prodotte dopo il 2022.

La legge, che è stato concordato solo in via provvisoria ma che il Dipartimento dei trasporti ha affermato che sarebbe stato attuato indipendentemente dall'esito della Brexit, insiste che le nuove auto utilizzino l'"Assistenza intelligente alla velocità" (ISA), un sistema ibrido che utilizza il GPS e il riconoscimento dei segnali stradali per impedire alle auto di superare il limite di velocità. Mentre il sistema può essere ignorato, si spera che la sua implementazione farà risparmiare circa 25, 000 vite entro 15 anni.

"Come ricercatori ci sentiamo felici e soddisfatti di quello che abbiamo fatto, e che possiamo apportare dei cambiamenti reali al mondo reale, " ha detto il dottor Li.

Il riconoscimento per il documento è arrivato alla Conferenza IAPR sulle applicazioni di visione artificiale (MVA), il principale evento biennale per l'International Association for Pattern Recognition, che quest'anno si è tenuto a Tokyo.

Il MVA Most Influential Paper over the Decade Award viene assegnato agli autori di un paper presentato alla conferenza dieci anni fa, che ha continuato ad avere un'influenza significativa sulla tecnologia di visione artificiale nel decennio successivo.