Název: Traffic Sign Classification Using Deep Learning
Autoři: Sicha, Marek
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: The thesis focuses on the classification of traffic signs in images and video sequences.The goal is real-time processing and usage of software in the vehicle. Neural networks and thePython programming language were chosen to solve the problem. To solve the problem a machinelearning method was chosen, more precisely a convolutional neural network. A neural network inthe Python programming language was created for the classification of traffic signs, using the Kerasand Tensorflow libraries. The neural network architecture is chosen for optimization for use on asingle-board computer with limited performance.
Klíčová slova: classification; neural networks; traffic signs
Zdrojový dokument: Proceedings I of the 27st Conference STUDENT EEICT 2021: General papers, ISBN 978-80-214-5942-7

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/200711

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-447756


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference