prikaz prve stranice dokumenta Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine
Rad nije dostupan
završni rad
Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:329153
Pavić, Tihomir
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Pavić, T. (2022). Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153

Pavić, Tihomir. "Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153

Pavić, Tihomir. "Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153

Pavić, T. (2022). 'Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153

Pavić T. Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153

T. Pavić, "Detekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:329153
Podaci o radu
NaslovDetekcija i klasifikacija prometnih znakova ograničenja brzine
Naslov (engleski)Detection and Classification of Speed Limit Traffic Signs
AutorTihomir Pavić
MentorMario Cifrek (mentor)
Član povjerenstvaMario Cifrek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAntonio Stanešić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaEda Jovičić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-06-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj ovog rada bio je razvoj sustava za detekciju i klasifikaciju prometnih znakova ograničenja brzine. Sustav je podijeljen na dva dijela (modela): dio za detekciju i dio za klasifikaciju. Osnovna značajka oba dijela je konvolucijska neuronska mreža čiji je način rada detaljno opisan u ovom radu. Sustav za detekciju koristi algoritam YOLO koji je iznimno efikasan algoritam pri detekciji objekata sa slike, a koristi jednu konvolucijsku neuronsku mrežu. Nakon što se prometni znak ograničenja brzine detektira sa slike uz pomoć YOLO algoritma, dio slike na kojem je znak detektiran šalje se modelu za klasifikaciju. Klasifikacijski model također koristi jednu konvolucijsku neuronsku mrežu, a dobiveni znak na ulazu klasificira u jednu od osam mogućih klasa. Oba modela pokazala su visoku efikasnost te su ostvarena očekivanja sustava za detekciju i klasifikaciju prometnih znakova ograničenja brzine.
Sažetak (engleski)
The aim of this thesis was to develop a system for detection and classification of speed limit traffic signs. The system is divided into two parts (models): detection part and classification part. The main feature of both parts is the convolutional neural network which is also described in detail in this thesis. The detection part of a system uses YOLO algorithm, which is very efficient algorithm for object detection from image and it is using one convolutional neural network. After the speed limit traffic sign is detected from image using YOLO algorithm, the part of an image on which the traffic sign is detected is sent to the classification model. The classification model uses one convolutional neural network and classifies the traffic sign from the input into one of eight possible classes. Both models have shown high efficiency and system's expectations for detecting and classifying speed limit traffic signs were accomplished.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:329153
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 11:00:03