Original title: Detekce dopravních značek pomocí metod strojového učení
Translated title: Traffic Signs Recognition by Means of Machine Learning Approach
Authors: Zakarovský, Matúš ; Richter, Miloslav (referee) ; Horák, Karel (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Táto práca skúma metódy rozpoznávania dopravných značiek. Implementovaný prístup využíval strojové učenie založené na konvolučných neurónových sieťach. V rámci tejto práce bola zistená závislosť úspešnosti neurónovej siete od počtu konvolučných vrstiev.Výsledná neurónová sieť bola testovaná na datasete GTSRB a na datasete vytvoreným autorom. This thesis researches methods of traffic sign recognition using various approaches. Technique based on machine learning utilizing convolutional neural networks was selected forfurther implementation. Influence of number of convolutional layers on neural network’s performance is studied. The resulting network is tested on German Traffic Sign Recognition Benchmark and author’s dataset.
Keywords: CNN; Convolutional Neural Networks; Machine Learning; Traffic Sign; Traffic Sign Detection and Recognition; CNN; Detekcia a rozpoznávanie dopravných značiek; Dopravná značka; Konvolučné neurónové siete; Strojové učenie

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/11012/82153

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-562194


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