Original title: Detekce dopravních značek a semaforů
Translated title: Detection of Traffic Signs and Lights
Authors: Oškera, Jan ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2020
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá moderními metodami umožňující detekci dopravních značek a semaforů přímo v provozu i zpětnou analýzou. Hlavním předmětem jsou konvoluční neuronové sítě (CNN). V řešení jsou použity konvoluční neuronové sítě typu YOLO. Hlavním cílem této práce je dosažení co největší optimalizace rychlosti a přesnosti modelů. Zkoumá vhodné datové sady. K trénování a experimentování je použita celá řada datových sad. Ty jsou složeny z reálných a syntetických datových sad. Pro trénování a testování byla data předzpracována pomocí nástroje Yolo mark. Trénování modelu bylo uskutečněno na výpočetním středisku náležící virtuální organizaci MetaCentrum VO. Z důvodu vyčíslitelného vyhodnocení kvality detektoru byl vytvořen program statisticky i graficky zobrazující jeho úspěšnost pomocí hodnotícího protokolu COCO a ROC křivky. V práci jsem vytvořil model, který dosahoval průměrné počáteční přesnosti až 81 %. Práce zobrazuje nejlepší volbu hranice jistoty napříč verzemi, velikostmi i IoU. Je vytvořeno i rozšíření pro telefony v TensorFlow Lite a Flutter. The thesis focuses on modern methods of traffic sign detection and traffic lights detection directly in traffic and with use of back analysis. The main subject is convolutional neural networks (CNN). The solution is using convolutional neural networks of YOLO type. The main goal of this thesis is to achieve the greatest possible optimization of speed and accuracy of models. Examines suitable datasets. A number of datasets are used for training and testing. These are composed of real and synthetic data sets. For training and testing, the data were preprocessed using the Yolo mark tool. The training of the model was carried out at a computer center belonging to the virtual organization MetaCentrum VO. Due to the quantifiable evaluation of the detector quality, a program was created statistically and graphically showing its success with use of ROC curve and evaluation protocol COCO. In this thesis I created a model that achieved a success average rate of up to 81 %. The thesis shows the best choice of threshold across versions, sizes and IoU. Extension for mobile phones in TensorFlow Lite and Flutter have also been created.
Keywords: CNN; convo- lutional neural networks; dataset distribution; flutter; input size; MetaCentrum; mobile detector; object detection in the image; optimization; synthetic dataset; TDS.; TensorFlow Lite; threshold; traffic data set; YOLO; YOLOv2-tiny; YOLOv3; YOLOv3-tiny; YOLOv4-tiny; CNN; detekce objektů v obraze; dopravní datové sady; Flutter; kon- voluční neuronové sítě; MetaCentrum; mobilní detektor; nejlepší threshold; optimalizace; rozdělení datasetu; syntetický dataset; TDS.; TensorFlow Lite; vstupní velikost; YOLO; YOLOv2-tiny; YOLOv3; YOLOv3-tiny; YOLOv4-tiny

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/195007

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-432850


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses