title: Automatic traffic sign recognition system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Малинин Константин Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Назукин Дмитрий Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nazukin Dmitrii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: К.А. Малинин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: K.A. Malinin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013867
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4552
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В рамках данной работы решается задача разработки системы автоматического распознавания дорожных знаков на платформе Android. На первом этапе подготовлена база дорожных знаков и решена задача локализации знаков методом Виолы-Джонса. Полученное решение показало достаточно высокую точность локализации. На втором этапе обучена свёрточная нейронная сеть для решения задачи классификации выделенных дорожных знаков. Подобрана архитектура сети с высоким показателем точности и скорости классификации. На третьем этапе представлена реализация системы на платформе Android и приведены приемы, увеличивающие скорость работы системы. Используемые в работе алгоритмы носят общий характер и поэтому могут быть легко перенесены и на другие платформы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The problem of developing an automatic traffc sign recognition system is solved as part of this research work. In the first stage the dataset of road signs was prepared and the problem of signs localizing was solved by method of Viola-Jones. The resulting solution showed a fairly high localization accuracy. In the second stage convolutional neural network was trained to solve the problem of of localized traffic signs classification. The selected network architecture showed high rates of accuracy and speed of classification. The third stage represents the implementation of the system on the Android platform and provides methods that increase the speed of the system. Used  algorithms are generic, therefore they can be easily ported to other platforms.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание дорожных знаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод Виолы-Джонса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: платформа Android
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: traffic sign recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Viola–Jones object detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Android platform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic traffic sign recognition system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Система автоматического распознавания дорожных знаков
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4552/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,79 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_-_Nazukin_D_E__2016.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4552/2/reviewSV_otzyv_-_Nazukin_D_E__2016.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 45,22 kB
resources.filename: reviewSV_Nazukin_DE_bak_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4552/6/reviewSV_Nazukin_DE_bak_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 56,7 kB