Original title:
Detekce dopravních značek v reálném čase
Translated title:
Traffic sign detection in real time
Authors:
Sicha, Marek ; Přinosil, Jiří (referee) ; Bravenec, Tomáš (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí a klasifikací dopravních značek v obrazech a videosekvencích. Cílem práce je i možnost provádět detekci a klasifikaci na jednodeskovém počítači. Pro řešení problému byly vybrány neuronové sítě a programovací jazyk Python. Detekce a klasifikace objektu je řešena zvlášť, tudíž byly použity dvě neuronové sítě. Pro klasifikaci byla zvolena konvoluční neuronová síť a pro detekci byl zvolen detektor z rodiny EfficientDet. Celková architektura byla testována na jednodeskovém počítači Nvidia Jetson Nano.
The bachelor's thesis focuses on the detection and classification of traffic signs in images and video sequences. The goal of the work is also the possibility to perform detection and classification on a single board computer. Neural networks and the Python programming language were chosen to solve the problem. Object detection and classification are solved separately, so two neural networks were used. A convolutional neural network was chosen for classification and a detector from the EfficientDet family was chosen for detection. The overall architecture was tested on a single board Nvidia Jetson Nano computer.
Keywords:
Classification; Convolution neural networks; Detection; EfficientDet; Neural networks; Python; Traffic signs; Detekce; Dopravní značky; EfficientDet; Klasifikace; Konvoluční neuronové sítě; Neuronové sítě; Python
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/11012/197950