Detekce návěstidel a klasifikace jejich stavu scény s využitím knihovny OpenCV v jazyce Python

Tomáš VANĚČEK

Bakalářská práce

Detection of traffic lights and classification of their state in the scene image using the OpenCv library in Python

Anotace:

Tato práce byla zaměřena na detekci návěstidel a klasifikace jejich stavu.Práce je vytvořená pomocí knihovny OpenCV v programovacím jazyce Python. Po získání záznamů z kamery modelové lokomotivy Smart Train jsme tyto záznamy použily pro natrénování kaskádového klasifikátoru. Stav návěstidla jsme zjišťovali nalezením barev světel v klasifikátorem detekované oblasti.

Abstract:

The topic of this work is to create an algorithm capable of detecting the model of traffic light and classifying its state. The project is written in Python and for its realization we will use the OpenCV library, which focuses on computer vision and machine learning issues. The images in which we detect the presence and state of traffic light are taken by the camera of a moving locomotive for the Smart Train model track. A cascade classifier is used for detection. For its training were used 5800 images that contained a traffic light and 11600 images that did not contain the traffic light. The resulting classifier achieves high accuracy when using images from train camera. Algorithms for finding limited ranges of color values of HSV model are used to detect its states. The lit colors of the traffic lights are detected correctly, however the colors of the unlit lights are also detected. The resulting application is designed to simplify work on solving similar topics.

Klíčová slova

Počítačové vidění, Kaskádový klasifikátor, OpenCV, Python, HAAR, HSV, AdaBoost, Detekce objektů, Detekce návěstidel, Smart Train

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 6. 2022

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Pavel Mautner, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Bakalářský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Informatika