Traffic Sign classification using Deep Learning
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F21%3APU140841" target="_blank" >RIV/00216305:26220/21:PU140841 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Traffic Sign classification using Deep Learning
Popis výsledku v původním jazyce
The thesis focuses on the classification of traffic signs in images and video sequences. The goal is real-time processing and usage of software in the vehicle. Neural networks and the Python programming language were chosen to solve the problem. To solve the problem a machine learning method was chosen, more precisely a convolutional neural network. A neural network in the Python programming language was created for the classification of traffic signs, using the Keras and Tensorflow libraries. The neural network architecture is chosen for optimization for use on a single-board computer with limited performance.
Název v anglickém jazyce
Traffic Sign classification using Deep Learning
Popis výsledku anglicky
The thesis focuses on the classification of traffic signs in images and video sequences. The goal is real-time processing and usage of software in the vehicle. Neural networks and the Python programming language were chosen to solve the problem. To solve the problem a machine learning method was chosen, more precisely a convolutional neural network. A neural network in the Python programming language was created for the classification of traffic signs, using the Keras and Tensorflow libraries. The neural network architecture is chosen for optimization for use on a single-board computer with limited performance.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
20202 - Communication engineering and systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů