Prepoznavanje prometnih znakova primjenom računalnog vida (CROSBI ID 445640)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Pavlinić, Filip Antonio
Ivanjko, Edouard
hrvatski
Prepoznavanje prometnih znakova primjenom računalnog vida
Napredni sustavi za pomoć vozaču neizostavan su dio suvremenih vozila. Sustav za prepoznavanje prometnih znakova omogućuje razvoj autonomnih vozila i smanjenje broja prometnih nesreća uzrokovanih nepoštivanjem prometnih pravila. Prometni znakovi razlikuju se prema boji i obliku znaka te simbolima na samome znaku. Za prepoznavanje prometnih znakova koriste se metode iz područja umjetne inteligencije, odnosno računalnog vida. Za pripremu podataka za učenje modela koriste se metode predobrade podatak i metode za proširenje skupa podataka. Sustav za prepoznavanje sastoji se od modela za otkrivanje i modela za klasifikaciju prometnih znakova. YOLO algoritam korišten je za otkrivanje prometnih znakova i predviđanje njihove lokacije. Za klasifikaciju prometnih znakova u 43 kategorije korištene su konvolucijske neuronske mreže. Prepoznavanje prometnih znakova vrši se na stvarnim video snimkama, a sustav prepoznavanja evaluiran je pri različitim brzinama vozila, različitim intenzitetima svjetlosti, na različitim prometnim znakovima u različitim uvjetima očuvanosti i pri različitim položajima promatranja. Evaluacija je pokazala visoku točnost u radu sustava, no i ukazala na probleme rada u vanjskoj okolini i mogućnosti unaprjeđenja.
napredni sustavi za pomoć vozaču ; računalni vid ; prometni znakovi ; konvolucijske neuronske mreže ; YOLO algoritam
nije evidentirano
engleski
Traffic Signs Recognition Using Computer Vision
nije evidentirano
Advanced Driver Assistance Systems ; Computer Vision ; Traffic Signs ; Convolutional Neural Networks ; YOLO algorithm
nije evidentirano
Podaci o izdanju
78
22.09.2021.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet prometnih znanosti
Zagreb
Povezanost rada
Elektrotehnika, Računarstvo, Tehnologija prometa i transport