Clasificación señales tráfico
Díaz Castro, Sergi
Otazu Porter, Xavier, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Additional title:	Taffic signs classification
Additional title:	Classificació senyals trànsit
Date:	2022
Abstract:	Este trabajo se ha centrado en el estudio de uno de los módulos de la conducción autónoma, la predicción de señales de tráfico. Para ello se ha desarrollado una aplicación que permita detectar y clasificar señales de tráfico en tiempo real mediante el uso de visión por computador. La aplicación usando entrada por video y una red neuronal previamente entrenada es capaz de generar salidas prediciendo la señal que se muestra en la imagen. Para ello, a lo largo del proyecto, se han entrenado redes neuronales con características cambiantes, para poder aprender sobre su comportamiento. Extrayendo conclusiones y resultados sobre los datos extraídos de las redes neuronales entrenadas, ha permitido generar un modelo sólido funcional que realiza predicciones en tiempo real.
Abstract:	This work has focused on the study of one of the modules of autonomous driving, traffic sign prediction. To this end, an application has been developed to detect and classify traffic signs in real time using computer vision. The application using video input and a previously trained neural network is able to generate outputs predicting the signal shown in the image. To this end, throughout the project, neural networks with changing characteristics have been trained in order to learn about their behaviour. By extracting conclusions and results from the data extracted from the trained neural networks, it has been possible to generate a solid functional model that makes predictions in real time.
Abstract:	Aquest treball s'ha centrat en l'estudi d'un dels mòduls de la conducció autònoma, la predicció de senyals de trànsit. Per això s'ha desenvolupat una aplicació que permeti detectar i classificar senyals de trànsit en temps real mitjançant l'ús de visió per computador. L'aplicació usant entrada per vídeo i una xarxa neuronal prèviament entrenada és capaç de generar sortides predient el senyal que es mostra a la imatge. Per això, al llarg del projecte, s'han entrenat xarxes neuronals amb característiques canviants, per poder aprendre sobre el comportament. Extreure conclusions i resultats sobre les dades extretes de les xarxes neuronals entrenades, ha permès generar un model sòlid funcional que fa prediccions en temps real.
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Language:	Castellà
Studies:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Study plan:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Subject area:	Menció Computació
Subject:	Senyals de trànsit ; Intel·ligència artificial ; Xarxa neuronal ; Conducció autonoma ; Visió per computador ; Predicció ; Convolució ; Señales de tráfico ; Inteligencia artificial ; Red neuronal ; Conducción autónoma ; Visión por computador ; Predicción ; Convolución ; Traffic signals ; Artificial intelligence ; Neural network ; Autonomous driving ; Computer vision ; Prediction ; Convolution

10 p, 1.0 MB

The record appears in these collections:
Research literature > Bachelor's degree final project > School of Engineering. TFG