Original title:
Klasifikace dopravních značek pomocí deep learningu
Translated title:
Traffic sign classification by deep learning
Authors:
Harmanec, Adam ; Blažek, Jan (advisor) ; Kratochvíl, Miroslav (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2019
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] Classification of road signs has been studied for many years and very promising results have been achieved. We present the analysis of used data sets as very limited for real case classification. In this thesis we analyse publicly available data sets and by merging and extending them, we create a wider and more comprehensive data set applicable in the Czech Republic. Finally, we propose a new convolutional neural network architecture and test it along with several preprocessing techniques on the new data set reaching accuracy of over 99%.Klasifikace dopravních značek je zkoumána již řadu letu a bylo dosáhnuto velmi dobrých výsledků. My předkládáme analýzu používaných datasetů jako velmi omezených na použití v reálných situacích. V této tezi analyzujeme dostupné datasety a jejich sloučením a rozšířením o nová data vytvoříme robustnější a obsáhlejší dataset použitelný v České republice. Následně navrhneme architekturu konvoluční neuronové sítě a spolu s několika technikami předzpracování ji otestujeme na novém datasetu dosahujíc přesnosti přes 99%.
Keywords:
convolution networks; deep learning; traffic sign; deep learning; dopravní značka; konvoluční sítě
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/108315