Návrh vestaveného varovacího systému pro dopravní prostředky

Filip Řezníček

Bachelor's thesis

Design of an embedded warning system for vehicles

Abstract:

Tato práce řeší problematiku detekcí dopravních značek. U vozidel vyšších, než je výška mostů či tunelů, by mohlo docházet ke kolizi. Cílem této práce je návrh a realizace zařízení pro detekci dopravní značky B16 - výšky mostu, které se klasifikuje jako palubní kamera. Úkolem zařízení je sledovat značky v reálném čase a signalizovat řidiči dopravního prostředku o příliš nízkém mostu či tunelu. Na trhu je dostupná řada systémů, která řeší danou problematiku jiným způsobem, a to umístěním statické kamery či senzorů před kritickým místem. Jedná se o stacionární umístění systému. Výstupem této práce je návrh kompaktního vestavěného zařízení a aplikace do vozidla. V teorii je popsán princip a metody detekce objektů, počítačového vidění včetně metod učení klasifikátoru a umělých neuronových sítích, na kterých vlastní detekce pracují. Následuje rešeržní část pro zjištění dostupných alternativ detekce a vlastní realizace včetně testování funkčnosti.

Abstract:

This thesis solves the issue of traffic sign detection. For vehicles higher than the height of bridges or tunnels, a collision could occur. The aim of this work is the design and implementation of a device for detecting the traffic sign B16 - the height of the bridge, which is classified as an on-board camera. The task of the device is to monitor the sign in real time and signal the driver of a vehicle with a bridge or tunnel that is too low. There are a number of systems available on the market that address the issue in a different way, by placing a static camera or sensors in front of a critical point. This is a stationary system location. The output of this work is the design of a compact built-in device and application to the vehicle. The theory describes the principle and methods of object detection, computer vision, including methods of classifier learning and artificial neural networks, on which the actual detection works. The research part follows to find out the available detection alternatives and the actual implementation, including functionality testing.

Keywords

detekce objektů, optické rozpoznávání textu, Raspberry Pi, Teserract OCR, OpenCV, Haar, detekce převýšení vozidla

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 5. 2022

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Andrii Shynkarenko, Ph.D.

Technical University of Liberec

Faculty of Mechanical Engineering

Bachelor programme / field:
Mechanical Engineering / Strojírenství