Original title:
Zařízení pro vyhodnocení dopravní situace
Translated title:
Device for the traffic situation evaluating
Authors:
Gábel, Matej ; Honec, Peter (referee) ; Janáková, Ilona (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2023
Language:
slo Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[slo][eng]
Bakalárska práca sa zaoberá vytvorením zariadenia pre vyhodnotenie dopravnej situácie konkrétne detekciou značiek. V tejto práci sú vyskúšané vybrané metódy rozpoznávania dopravných značiek, kde výsledná implementácia na hardware je vykonaná pomocou konvolučných neurónových sietí. Jedná sa presnejšie o architektúru YOLOv5, ktorá je vhodná pre rozpoznávanie dopravných značiek real time.
The bachelor's thesis deals with the implementation of a device for evaluating the traffic situation, specifically by traffic signs detection. In this work, I tried different methods of traffic sign recognition, where the resulting implementation on hardware is done using convolutional neural networks. More precisely, it is the YOLOv5 architecture, which is suitable for recognizing traffic signs in real time.
Keywords:
convolutional neural network; detection; image processing; OpenCV; PyTorch; Raspberry Pi; Recognition; traffic signs; YOLO
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/11012/212633