Normal view MARC view ISBD view

Detekcija i raspoznavanje prometnih znakova umjetnim neuronskim mrežama : magistarski rad / Tomislav Fištrek ; [mentor Sven Lončarić]

By: Tomislav Fištrek.
Contributor(s): Lončarić, Sven [ths].
Material type: TextTextPublisher: Zagreb : T. Fištrek ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2011Description: 67 str. : ilustr. u bojama ; 30 cm +CD.Summary: Rješenje raspoznavanja prometnih znakova ograničavanja brzine realizirano je u dva osnovna dijela. Prvi dio je detekcija ruba znaka koja uključuje segmentaciju velikim skupom različitih pragova u različitim prostorima boja. Za svaku ulaznu sliku pogodan prag i komponenta iz nekog od prostora boja odabire se promatranjem histograma cijele slike. Posebno istrenirana umjetna neuronska mreža odlučuje o odabiru. Na taj način dobijamo sustav koji je prilagodljiv različitim uvjetima osvjetljenja te se segmentacija uspješno provodi i u uvjetima noćne rasvjete gdje prevladavaju crveni tonovi. Nagon segmentacije u prvom dijelu provodi se detekcija Houhovom transformacijom za kružnice u većem opsegu raspona radijusa i zbog toga je sustav prilagodljiv različitim veličinama prometnog znaka. Drugi dio je raspoznavanje gdje je najvažniji dio odabir pravih uzoraka i značajki. Prvi dio, tj. modul za detekciju daje jednu ili dvije najbolje ocjenjene kružnice u segmentiranoj slici smanjene rezolucije. Sada se u originalnoj slici nalazi odgovarajući okvir i on se smanjuje na određenu dimenziju te prebacuje u sivu sliku. Prema tako dobivenoj unutrašnjosti prometnog znaka sustav automatski priprema ulaze za NN koja raspoznaje znakove.Summary: ------------------------------------------------------------------- Speed limit traffic sign detection is realized in two basic parts. The first part is the detection of traffic sign edge which includes the segmentation by means of a large set of different thresholds in different colour spaces. For each input image a convenient threshold and colour component from one of colour spaces is chosen by the observation of the histogram of the whole image. Specially trained artificial neural network decides about the choice. In this way a system that is adaptable to different lighting conditions is obtained so that the segmentation is successfully carried out even in night lighting conditions where red colours prevail. After the segmentation in the first part the detection by means of the circular Hough transformation is carried out in larger radius range and that is why the system is adaptable to the different sizes of the traffic sign. The second part is the recognition where the most important part is the choice of real patterns and features. The first part, i.e. the detection module results in one or two best graded circles in the segmented image of the reduced resolution. Now, the suitable frame is within the original image and it is reduced to a certain dimension and is transfered into the grey image. The system automatically prepares the inputs for NN in accordance with so obtained interior of the traffic sign.Summary: ------------------------ Ključne riječi: raspoznavanje uzoraka, analiza slike, detekcija prometnih znakova, raspoznavanje, umjetna neuronska mreža (NM), izdvajanje značajki, Hougova kružna transformacijaSummary: ------------------------ Key words: Pattern Recognition, Image Analysis, Traffic Sign Detection, Recognition, Artificial Neural Network (NN), Extracting Features, Hough transform for circles
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Item type Current location Call number Copy number Status Notes Date due Barcode Item holds
Magistarski rad Magistarski rad Središnja knjižnica
KF
KF-4457 28910 Available 0000000837811
Magistarski rad Magistarski rad Središnja knjižnica
KF-4457 28910/cd 1 CD 0000000837828
Total holds: 0

Magistarski rad je izrađen u Zavodu za elektroničke sustave i obradu informacija Fakulteta elektrotehnike i računarstva

Bibliografija: str. 66-67. Sažetak na eng. i hrv.

Rješenje raspoznavanja prometnih znakova ograničavanja brzine realizirano je u dva osnovna dijela. Prvi dio je detekcija ruba znaka koja uključuje segmentaciju velikim skupom različitih pragova u različitim prostorima boja. Za svaku ulaznu sliku pogodan prag i komponenta iz nekog od prostora boja odabire se promatranjem histograma cijele slike. Posebno istrenirana umjetna neuronska mreža odlučuje o odabiru. Na taj način dobijamo sustav koji je prilagodljiv različitim uvjetima osvjetljenja te se segmentacija uspješno provodi i u uvjetima noćne rasvjete gdje prevladavaju crveni tonovi. Nagon segmentacije u prvom dijelu provodi se detekcija Houhovom transformacijom za kružnice u većem opsegu raspona radijusa i zbog toga je sustav prilagodljiv različitim veličinama prometnog znaka. Drugi dio je raspoznavanje gdje je najvažniji dio odabir pravih uzoraka i značajki. Prvi dio, tj. modul za detekciju daje jednu ili dvije najbolje ocjenjene kružnice u segmentiranoj slici smanjene rezolucije. Sada se u originalnoj slici nalazi odgovarajući okvir i on se smanjuje na određenu dimenziju te prebacuje u sivu sliku. Prema tako dobivenoj unutrašnjosti prometnog znaka sustav automatski priprema ulaze za NN koja raspoznaje znakove.

------------------------------------------------------------------- Speed limit traffic sign detection is realized in two basic parts. The first part is the detection of traffic sign edge which includes the segmentation by means of a large set of different thresholds in different colour spaces. For each input image a convenient threshold and colour component from one of colour spaces is chosen by the observation of the histogram of the whole image. Specially trained artificial neural network decides about the choice. In this way a system that is adaptable to different lighting conditions is obtained so that the segmentation is successfully carried out even in night lighting conditions where red colours prevail. After the segmentation in the first part the detection by means of the circular Hough transformation is carried out in larger radius range and that is why the system is adaptable to the different sizes of the traffic sign. The second part is the recognition where the most important part is the choice of real patterns and features. The first part, i.e. the detection module results in one or two best graded circles in the segmented image of the reduced resolution. Now, the suitable frame is within the original image and it is reduced to a certain dimension and is transfered into the grey image. The system automatically prepares the inputs for NN in accordance with so obtained interior of the traffic sign.

------------------------ Ključne riječi: raspoznavanje uzoraka, analiza slike, detekcija prometnih znakova, raspoznavanje, umjetna neuronska mreža (NM), izdvajanje značajki, Hougova kružna transformacija

------------------------ Key words: Pattern Recognition, Image Analysis, Traffic Sign Detection, Recognition, Artificial Neural Network (NN), Extracting Features, Hough transform for circles

There are no comments for this item.

Log in to your account to post a comment.

Središnja knjižnica Fakulteta elektrotehnike i računarstva, Unska 3, 10000 Zagreb
tel +385 1 6129 886 | fax +385 1 6129 888 | ferlib@fer.hr