Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/40186
Title: Создание программной компоненты по распознаванию дорожных знаков в сложных погодных условиях на основе каскадного классификатора
Authors: Кремлев, Иван Андреевич
metadata.dc.contributor.advisor: Пякилля, Борис Иванович
Keywords: дорожные знаки; opencv; выделение объектов на изображении; машинное обучение; каскадный классифкатор; road signs; opencv; segmentation on the picture; machine learning; haar cascade
Issue Date: 2017
Citation: Кремлев И. А. Создание программной компоненты по распознаванию дорожных знаков в сложных погодных условиях на основе каскадного классификатора : бакалаврская работа / И. А. Кремлев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра систем управления и мехатроники (СУМ) ; науч. рук. Б. И. Пякилля. — Томск, 2017.
Abstract: Объектом разработки является система автоматического распознавания дорожных знаков. Цель работы – разработать программную компоненту для автоматического распознавания дорожных знаков. В процессе работы были рассмотрены различные методы распознавания дорожных знаков и на их основе был создан и реализован собственный алгоритм. Результатом работы стало приложение, способное детектировать дорожные знаки на последовательности кадров.
The object of the bachelor work is the system of automatic recognition of traffic signs. The aim of the work is to develop a software component for automatic recognition of traffic signs. In the process of the work, various methods of recognizing road signs were considered and on their basis a special algorithm was created. The result of the work was an application capable of detecting road signs on a sequence of frames.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/40186
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU401003.pdf1,76 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.