Show simple item record

Detection, Localization and Recognition of Traffic Signs

dc.contributor.advisorHerout, Adamcs
dc.contributor.authorSvoboda, Tomášcs
dc.date.accessioned2019-04-04T04:13:41Z
dc.date.available2019-04-04T04:13:41Z
dc.date.created2011cs
dc.identifier.citationSVOBODA, T. Detekce, lokalizace a rozpoznání dopravních značek [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other42831cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/54101
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá lokalizací, detekcí a rozpoznáním dopravních značek. Jsou zde rozebírány možnosti výběru oblastí s pravděpodobným výskytem značek. Dále jsou řešeny vlastnosti různých příznaků se zaměřením na příznaky založené na histogramu orientovaných gradientů. Z možných klasifikátorů se práce zabývá především kaskádami klasifikátorů typu support vector machines, které jsou použity ve výsledném systému. Součástí zprávy je dále popis implementace systému a popis datových sad pro 5 typů dopravních značek. Systém je rozsáhle testován, výsledky testování jsou velmi dobré. Zpracováním téměř 9 hodin videozáznamu byly získány nové datové sady. Tyto sady zahrnují přibližně 13 500 obrazů.cs
dc.description.abstractThis master's thesis deals with the localization, detection and recognition of traffic signs. The possibilities of selection of areas with possible traffic signs occurrence are analysed. The properties of different kinds of features used for traffic signs recognition are described next. It focuses on the features based on histogram of oriented gradients. Some possible classifiers are discussed, in the first place the cascade of support vector machines, which are used in resulting system. A description of the system implementation and data sets for 5 types of traffic signs is part of this thesis. Many experiments were accomplished with created system. The results of the experiments are very good. New datasets were acquired from approximately 9 hours of processed video sequences. There are about 13 500 images in these datasets.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectdopravní značkycs
dc.subjectkaskáda klasifikátorůcs
dc.subjecthistogram orientovaných gradientůcs
dc.subjectsupport vector machinescs
dc.subjectvýběr oblastí s pravděpodobným výskytem dopravních značekcs
dc.subjecttraffic signsen
dc.subjectcascade of classifiersen
dc.subjecthistogram of oriented gradientsen
dc.subjectsupport vector machinesen
dc.subjectselection of areas with possible traffic signs occurrenceen
dc.titleDetekce, lokalizace a rozpoznání dopravních značekcs
dc.title.alternativeDetection, Localization and Recognition of Traffic Signsen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2011-06-21cs
dcterms.modified2020-05-09-23:43:01cs
thesis.disciplineInteligentní systémycs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid42831en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.06.23 10:15:56en
sync.item.modts2020.06.23 09:46:58en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeJuránek, Romancs
dc.description.markAcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
but.committeeprof. RNDr. Milan Češka, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Doc. Ing. Zdeněk Havlice, CSc. (člen) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Barevná informace činí metodu nespolehlivou v některých případech (světelné podmínky, stíny,...). Vybrané oblasti nemusí odpovídat značkám a některé značky nemusí být zachycené vůbec. Jak byste jinak řešil výběr oblastí s pravděpodobným výskytem značek? Jak byste celou metodu zrychlil (v detekční fázi)?cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record