dc.contributor.advisor | Sojka, Eduard | en |
dc.contributor.author | Pánek, Jiří | en |
dc.date.accessioned | 2010-09-29T13:25:07Z | |
dc.date.available | 2010-09-29T13:25:07Z | |
dc.date.issued | 2010 | en |
dc.identifier.other | OSD002 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/78594 | |
dc.description | Import 29/09/2010 | cs |
dc.description.abstract | Cílem práce bylo navrhnout a implementovat algoritmus pro detekci trojúhelníkových dopravních značek v obraze. Takovéto algoritmy mohou být použity nejen ke kontrole stavu dopravního značení, ale v podobě systémů podpory řidiče mohou zvyšovat bezpečnost provozu v dopravě. Pro nalezení polohy značky v obraze je využito barevné segmentace založené na prahování jednotlivých barevných kanálů. Nalezené dopravní značky jsou klasifikovány pomocí umělé neuronové sítě. Použití těchto dvou metod by mělo přinést požadované výsledky při zachování rychlosti, která umožní nasazení aplikace v reálném čase. Implementovaná aplikace umožňuje nastavení potřebných parametrů algoritmu a uživateli poskytuje informace nejen o výsledcích analýzy obrazu, ale i o jejím průběhu. | cs |
dc.description.abstract | The aim of this work was to propose and implement an algorithm for detection of triangular traffic signs in an image. This kind of algorithm can be used not only for traffic signs condition control, but also as a driver assistant system improving traffic safety. Color segmentation based on each color channel thresholding is used for localization of the sign in an image. Artificial neural network classifies localized traffic signs. Using two methods mentioned above should ensure the speed empowering real-time using. Implemented application allows setting up necessary parameters and provides the results of image analysis as well as analysis progress information to user. | en |
dc.format | 45 l. : il. + 1 CD-R | cs |
dc.format.extent | 1943165 bytes | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | cs |
dc.language.iso | cs | en |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | algoritmus | cs |
dc.subject | dopravní značení | cs |
dc.subject | umělá neuronová síť | cs |
dc.subject | prahování | cs |
dc.subject | segmentace | cs |
dc.subject | barevný prostor | cs |
dc.subject | konvoluce | cs |
dc.subject | klasifikace | cs |
dc.subject | detekce | cs |
dc.subject | thresholding | en |
dc.subject | artificial neural network | en |
dc.subject | traffic signs | en |
dc.subject | classification | en |
dc.subject | convolution | en |
dc.subject | color space | en |
dc.subject | segmentation | en |
dc.subject | algorithm | en |
dc.subject | detection | en |
dc.title | Detekce dopravních značek z obrazů kamer zabudovaných ve vozidlech (trojúhelníkové značky) | cs |
dc.title.alternative | Traffic Signs Detection from the Cameras Built in Vehicles (Triangular Signs) | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Gaura, Jan | en |
dc.date.accepted | 2010-06-07 | en |
dc.thesis.degree-name | Ing. | en |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.category | Prezenční | cs |
dc.description.department | 456 - Katedra informatiky | en |
dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
dc.thesis.degree-branch | Informatika a výpočetní technika | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | cs |
dc.identifier.thesis | PAN096_FEI_N2647_2612T025_2010 | |
dc.rights.access | openAccess | |