Detekce a rozpoznání dopravních značek v obrazech pomocí hlubokých neuronových sítí

Stanislav Sehnal

Diplomová práce

Detection and Recognition of Trafic Signs Using Deep Neural Networks

Anotace:

Cílem této diplomové práce byla detekce a rozpoznávání dopravních značek za pomocí neuronových sítí. Pomocí kamery umístěné v motorovém voze je možné získat obrazy, ze kterých jsou následně detekovány a rozpoznány dopravní značky. Tato práce je rozdělena na část teoretickou a vlastní implementaci programu pro detekci a rozpoznávání dopravních značek. V teoretické části jsou popsány konvoluční neuronové sítě a metody detekce, které by mohly být v tomto problému aplikovány. Ve vlastní implementaci byla experimentálně ověřena funkčnost, přesnost a rychlost detekce a rozpoznávání dopravních značek. V této části jsou popsány dva způsoby detekce a rozpoznávání dopravních značek. První způsob je detekce a rozpoznávání pomocí jedné sítě. Druhý způsob je detekce dopravních značek pomocí jedné sítě a následné rozpoznávání nalezených značek pomocí druhé konvoluční neuronové sítě. V závěrečné kapitole jsou uvedeny problémy, které mohou nastat zavedením této aplikace do plného provozu a rovněž jsou zde popsány klady a zápory tohoto systému.

Abstract:

The aim of this diploma thesis was to detect and recognize traffic signs using neural networks. Using a camera located in a vehicle, it is possible to obtain images from which are traffic signs detected and recognized. This thesis is divided into a theoretical part and the actual implementation of a program for detection and recognition of traffic signs. The theoretical part describes convolutional neural networks and detection methods that could be applied in this problem. In the actual implementation part, the functionality, accuracy and speed of detection and recognition of traffic signs were experimentally verified. This section describes two methods of detecting and recognizing traffic signs. The first method is using a single network for detection and recognition. The second method is detection of traffic signs using one network and second convolutional neural network for recognition of the found signs. The final chapter contains problems that can occur by putting this application into full operation and describes the pros and cons of this system.

Klíčová slova

detekce, rozpoznávání, dopravní značky, neuronové sítě, Tensorflow, SSD, ResNet, R-CNN

Keywords

detection, recognition, traffic signs, neural network, Tensorflow, SSD, ResNet, R-CNN

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 2. 6. 2021
• Vedoucí: Radovan Fusek
• Oponent: Michael Holuša

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika