Podrobno

Prepoznavanje prometnih znakov z uporabo globokih konvolucijskih nevronskih mrež
ID Karamatić, Boris (Avtor), ID Skočaj, Danijel (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (10,85 MB)
MD5: 790E88DAB69AD9B99D1CC459E4AAC1C9
PID: 20.500.12556/rul/f2411eff-349b-4ec2-99d4-52fad21cbc84

Izvleček
Problema detekcije in prepoznavanja prometnih znakov postajata pomemben problem pri razvoju samovozečih vozil ter naprednih sistemov za asistenco vozniku. V diplomski nalogi bomo razvili sistem za detekcijo in prepoznavanje prometnih znakov. Za problem detekcije bomo uporabili značilnice iz agregiranih kanalov, za problem prepoznavanja pa globoko konvolucijsko nevronsko mrežo. Opisali bomo kako konvolucijske nevronske mreže delujejo, kako so zgrajene ter razložili pomen posameznih nivojev. Razložili bomo pristop, katerega smo uporabili pri razvoju konvolucijske nevronske mreže. Končne rezultate detekcije in klasifikacije bomo evalvirali na uveljavljenih bazah prometnih znakov.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:konvolucijska nevronska mreža, prometni znaki, detekcija, prepoznavanje, klasifikacija
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2016
PID:20.500.12556/RUL-85567 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:16.09.2016
Število ogledov:2732
Število prenosov:506
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
KARAMATIĆ, Boris, 2016, Prepoznavanje prometnih znakov z uporabo globokih konvolucijskih nevronskih mrež [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 6 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=85567
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Traffic sign recognition with deep convolutional neural networks
Izvleček:
The problem of detection and recognition of traffic signs is becoming an important problem when it comes to the development of self driving cars and advanced driver assistance systems. In this thesis we will develop a system for detection and recognition of traffic signs. For the problem of detection we will use aggregate channel features and for the problem of recognition we will use a deep convolutional neural network. We will describe how convolutional neural networks work, how they are constructed and we will explain the use of every layer. We will describe the steps we took to develop our convolutional neural network. We will evaluate the results of detection and classification on established traffic sign datasets.

Ključne besede:convolutional neural network, traffic signs, detection, recognition, classification

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Assessment of variability of electric energy production in small hydro power plants
  2. Forecasting of Electric Energy Production from Solar Power Plants
  3. Small hdropower plant spatial allocation
  4. Turbine controller for small hydro power plants
  5. Analysis of potential hydro power plant on river Mura
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Planning of electric energy production of hydro power plant on Sava
  2. Analiza proizvodnje električne energije v Gorenjskih elektrarnah v letu 2017
  3. Analiza proizvodnje električne energije v Gorenjskih elektrarnah v letu 2018
  4. Analiza proizvodnje električne energije v Gorenjskih elektrarnah v letu 2019
  5. Analiza proizvodnje električne energije v Gorenjskih elektrarnah v letu 2016

Nazaj