Detekcija prometnih traka pomoću konvolucijskih neuronskih mreža

diplomski rad

• Naslov (engleski): Convolutional Neural Networks for Detection of Traffic Lanes
• Autor: Filip Janđel
• Mentor: Vladimir Čeperić (mentor)
• Član povjerenstva: Vladimir Čeperić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Koričić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-09-22, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U radu je predstavljen problem detekcije prometnih traka. Opisane su umjetne neuronske mreže s naglaskom na potpuno konvolucijske neuronske mreže, pomoću kojih
računalo uči detektirati prometne trake na ulaznim slikama. Prikazani su skupovi podataka s kojima mreža radi, te je opisan proces njihovog dohvaćanja pomoću CARLA
programskog okvira za simulaciju kretnje i upravljanja vozila. Implementiran je programski sustav temeljen na modelu umjetne potpuno konvolucijske neuronske mreže.
Prikazani su dobiveni rezultati učenja i testiranja implementirane mreže. Na kraju su
rezultati analizirani, te su komentirani mogući problemi implementacije kao i moguće
buduće nadogradnje modela.

Sažetak (engleski)

In this thesis, the problem of detection of traffic lanes is introduced. Artificial neural networks are described with an emphasis on fully convolutional neural networks
by which computer learns how to detect traffic lanes on input images. Data sets, which
are used by network, are shown together with description of process of gathering data
from CARLA software framework for vehicle driving simulation. A software system based on model of artificial fully convolutional neural network is implemented.
Obtained results for training and testing of the implemented model are shown. Lastly, the results are analyzed together with possible problems of implementation and possible future
extensions of the model.

• Ključne riječi: neuronske mreže; konvolucijske neuronske mreže; učenje; testiranje; segmentacija slike; augmentacija slike; detekcija prometnih traka; skupovi podataka
• Ključne riječi (engleski): neural networks; convolutional neural networks; training; testing; image segmentation; image augmentation; detection of traffic lanes; data sets
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:366645
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 12:30:46