prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka
  Preuzmi
PDF 1.47 MB
završni rad
Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka
2018. urn:nbn:hr:200:928216
Matoš, Ivona
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Matoš, I. (2018). Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216

Matoš, Ivona. "Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216

Matoš, Ivona. "Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216

Matoš, I. (2018). 'Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 08.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216

Matoš I. Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2018 [pristupljeno 08.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216

I. Matoš, "Prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:928216
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje znakova ograničenja brzine iz postojećih baza podataka
Naslov (engleski)The speed limit road signs recognition using existing road sign image databases
AutorIvona Matoš
MentorZdravko Krpić (mentor)
MentorKrešimir Romić (mentor)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Matić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAlfonzo Baumgartner (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2018-09-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Sažetak
Metoda potpornih vektora jedna je od najučinkovitijih za rješavanje problema prepoznavanja prometnih znakova. U ovom radu predstavljena je aplikacija za prepoznavanje znakova ograničenja brzine iz baze slike znakova. Aplikacija koristi standardni medijan i Gaussov filtar za uklanjanje šuma iz slika, Houghovu transformaciju za detekciju kružnog objekta i metodu potpornih vektora za prepoznavanje znaka. Prilikom implementacije metode potpornih vektora, bilo je potrebno klasificirati i istrenirati set slika iz baze rMASTIF. Analizom algoritma, uspostavljeni su prikladni parametri svih upotrijebljenih funkcija za postizanje optimalnih rezultata u većini slučajeva. Isto tako, prilikom detekcije pronađeni su primjeri gdje je nužno promijeniti parametre za postizanje točnih rezultata. Također, utvrđeni su primjeri iznimno loše kvalitete slike nad kojima je nemoguće obaviti detekciju. Usprkos tome, trening nad bazom uspješno je proveden te je testiranjem implementirane metode utvrđeno kako u većini slučajeva algoritam pravilno predviđa zadani prometni znak.
Sažetak (engleski)
A support vector machine is one of the most efficient methods used for traffic sign recognition. In this paper application for speed limit traffic sign recognition from a traffic sign image database is presented. The application uses standard median filter and Gaussian filter for removing noise in corrupted images, Hough transformation for detection of a circular object within an image and a support vector machine for sign recognition. During the implementation of the support vector machine, it is necessary to classify and train a set of images taken from the rMASTIF database. While analyzing the algorithm adequate parameters are established for every function used, in order to achieve as optimal results as possible. Also, a few examples are found where changing the parameters is necessary to obtain accurate results. In addition, there are a few images in which it is impossible to detect a circle due to images’ bad quality. Despite identifying significant amount of problems, the support vector machine is successfully trained and tested. In most cases, the algorithm accurately predicting a speed sign in the tested images is established.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:928216
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 pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-09-26 13:15:55