Traffic sign classification by deep learning

• Název práce v češtině: Klasifikace dopravních značek pomocí deep learningu
• Název v anglickém jazyce: Traffic sign classification by deep learning
• Klíčová slova: konvoluční sítě, deep learning, dopravní značka
• Klíčová slova anglicky: convolution networks, deep learning, traffic sign
• Akademický rok vypsání: 2018/2019
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
• Vedoucí / školitel: RNDr. Jan Blažek, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 23.09.2018
• Datum zadání: 28.09.2018
• Datum potvrzení stud. oddělením: 28.06.2019
• Datum a čas obhajoby: 27.06.2019 09:30
• Datum odevzdání elektronické podoby: 17.05.2019
• Datum odevzdání tištěné podoby: 17.05.2019
• Datum proběhlé obhajoby: 27.06.2019
• Oponenti: RNDr. Miroslav Kratochvíl, Ph.D.

Zásady pro vypracování

Cílem práce je aplikace deep learning metod pro klasifikaci/rozpoznání dopravních značek. Součástí řešení je i získání či tvorba trénovacího datasetu (obrázky značek), návrh architektur a analýza jejich efektivity.

Řešitel by měl stanovit relevantní hypotézy identifikující:
a) vlastnosti obrázků, které jsou klíčové pro rozpoznání značky
b) parametry neuronových sítí, které jsou podstatné pro efektivní učení

Tyto hypotézy se řešitel, v rámci Bc. práce, pokusí oveřit na statisticky významném počtu testů. Případně stanoví okrajové podmínky jejich platnosti.
Pro testování lze využít gridovou síť Metacentrum.

Seznam odborné literatury

Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, 2016 MIT Press, http://www.deeplearningbook.org
Dokumentace Metacentra - https://wiki.metacentrum.cz/wiki/Main_Page

Předběžná náplň práce

Klasifikace dopravních značek je zkoumána již řadu letu a bylo dosáhnuto velmi dobrých výsledků. My předkládáme analýzu používaných datasetů jako velmi omezených na použití v reálných situacích. V této tezi analyzujeme dostupné datasety a jejich sloučením a rozšířením o nová data vytvoříme robustnější a obsáhlejší dataset použitelný v České republice. Následně navrhneme architekturu konvoluční neuronové sítě a spolu s několika technikami předzpracování ji otestujeme na novém datasetu dosahujíc přesnosti přes 99%.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

Classification of road signs has been studied for many years and very promising results have been achieved. We present the analysis of used data sets as very limited for real case classification. In this thesis we analyse publicly available data sets and by merging and extending them, we create a wider and more comprehensive data set applicable in the Czech Republic. Finally, we propose a new convolutional neural network architecture and test it along with several preprocessing techniques on the new data set reaching accuracy of over 99%.