prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki
2021. urn:nbn:hr:200:024976
Brođanac, Marko
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za komunikacije
Katedra za multimedijske sustave i digitalnu televiziju

Citirajte ovaj rad

Brođanac, M. (2021). Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki (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:200:024976

Brođanac, Marko. "Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:024976

Brođanac, Marko. "Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:024976

Brođanac, M. (2021). 'Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 18.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:024976

Brođanac M. Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2021 [pristupljeno 18.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:024976

M. Brođanac, "Prepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:024976

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:024976
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje prometnih znakova zasnovani na izdvajanju značajki
Naslov (engleski)Traffic sign recognition based on feature extraction
AutorMarko Brođanac
MentorMario Vranješ (mentor)
Član povjerenstvaMario Vranješ (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Knežević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Grgić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za komunikacije)
(Katedra za multimedijske sustave i digitalnu televiziju)
Osijek
Datum i država obrane2021-09-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Telekomunikacije i informatika
Sažetak
Jedan od osnovnih problema kojima se bavi računalni vid jest detekcija i prepoznavanje objekata. U svrhu klasifikacije odnosno prepoznavanja prometnih znakova, u ovom radu je dana metoda zasnovana na detekciji značajki sa slike referentnog znaka iz baze podataka i usporedbi tih značajki sa značajkama fotografiranih prometnih znakova. Pri tome su se usporedila tri različita algoritma detekcije ključnih točaka: SIFT, SURF i ORB. Testiranje je provedeno na vlastito izrađenoj bazi od 130 testnih fotografija, gdje su u obzir uzeti prometni znakovi različitih oblika koji su fotografirani pod različitim kutovima. Prema dobivenim rezultatima prepoznavanja znakova, najveću točnost od 83 % postiže ORB algoritam kada se koristi izdvajanje najbolje uparenih ključnih točaka računanjem najkraćih udaljenosti, uz svrstavanje znakova u određene grupe prema njihovoj boji i obliku.
Sažetak (engleski)
Object detection and recognition is one of the most importatnt tasks in computer vision. For the purpose of traffic sign recognition, this paper provides method based on detecting features from sign in referent database and comparing them with features from captured images of traffic signs. Also, three algorithms for keypoint detection were compared: SIFT, SURF and ORB. The proposed recognition method is applied to self-made base of 130 test images captured from different angles. Traffic signs of different shapes were also taken in consideration. Before recognition procedure, signs are classified by their color and shape. According to obtained results, the best recognition rate of 83 % is accomplished by ORB algorithm used with the extraction of the best matched features that are computed by the shortest distances between them.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:024976
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-11-22 12:29:58