Cycle Route Signs Detection Using Deep Learning

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F22%3A50019569" target="_blank" >RIV/62690094:18450/22:50019569 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16014-1_8" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16014-1_8</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16014-1_8" target="_blank" >10.1007/978-3-031-16014-1_8</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Cycle Route Signs Detection Using Deep Learning

Popis výsledku v původním jazyce

This article addresses the issue of detecting traffic signs signalling cycle routes. It is also necessary to read the number or text of the cycle route from the given image. These tags are kept under the identifier IS21 and have a defined, uniform design with text in the middle of the tag. The detection was solved using the You Look Only Once (YOLO) model, which works on the principle of a convolutional neural network. The OCR tool PythonOCR was used to read characters from tags. The success rate of IS21 tag detection is 93.4%, and the success rate of reading text from tags is equal to 85.9%. The architecture described in the article is suitable for solving the defined problem. © 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

Název v anglickém jazyce

Cycle Route Signs Detection Using Deep Learning

Popis výsledku anglicky

This article addresses the issue of detecting traffic signs signalling cycle routes. It is also necessary to read the number or text of the cycle route from the given image. These tags are kept under the identifier IS21 and have a defined, uniform design with text in the middle of the tag. The detection was solved using the You Look Only Once (YOLO) model, which works on the principle of a convolutional neural network. The OCR tool PythonOCR was used to read characters from tags. The success rate of IS21 tag detection is 93.4%, and the success rate of reading text from tags is equal to 85.9%. The architecture described in the article is suitable for solving the defined problem. © 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

ISBN

978-3-031-16013-4

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

82-94

Název nakladatele

Springer Science and Business Media Deutschland GmbH

Místo vydání

Berlín

Místo konání akce

Hammamet

Datum konání akce

28. 9. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000871920200008