Details

Title: Система распознавания запрещающих дорожных знаков с использованием компьютерного зрения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.04 «Электроника и наноэлектроника» ; образовательная программа 11.03.04_03 «Интегральная электроника и наноэлектроника»
Creators: Ершов Илья Александрович
Scientific adviser: Буданов Дмитрий Олегович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: компьютерное зрение; машинное обучение; метод градиентного спуска; computer vision; machine learning; gradient descent algorithm
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 11.03.04
Speciality group (FGOS): 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2603
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\18575

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объект исследования – системы компьютерного зрения. Цель работы – разработка системы компьютерного зрения для распознавания запрещающих дорожных знаков, соответствующих требованиям венской конвенции о дорожном движении. В работе рассмотрены существующие алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения. Разработано программное обеспечение системы распознавания запрещающих дорожных знаков, состоящее из детектора и классификатора. Рассмотрены средства вычислительной техники, подходящие для использования их в качестве основы для бортовой системы компьютерного зрения и в качестве ускорителей вычислений. Разработанное программное обеспечение развернуто и протестировано на предлагаемом аппаратном обеспечении. Определены основные параметры разработанной системы. Проведен анализ полученных результатов. Предложены методы увеличения производительности разработанной системы распознавания запрещающих дорожных знаков.

The object of the graduate qualification work is computer vision systems. The subject of the graduate qualification work is the development a computer vision system for recognizing prohibitory traffic signs that comply with the requirements of the Vienna Convention on Road Signs and Signals. In this work existing computer vision and machine learning algorithms were considered. Prohibitory road signs detector and classifier software were developed. Hardware devices suitable for use as a basis for an onboard computer vision system and as computational accelerators were surveyed. The developed software was deployed and tested on the proposed hardware. The main parameters of the developed system were determined. The analysis of the obtained results was carried out. Methods for increasing the performance of the developed prohibitory traffic signs recognition system were proposed.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics