Магистерская диссертация тема работы Разработка нейросетевого метода детектирования и распознавания знаков дорожного движения

Relevance of the issue
of recognizing road signs is due to the increased level 
of safety on public roads and the extreme importance of the information that road 
signs contain. 
When we use an automated recognition system, it is extremely important to 
accurately and timely identify road signs when a vehicle is moving in both urban 
and motorway conditions. 
Currently, to solve the recognition problem, commercial closed systems are 
developed and used, which are supplied "as a set" with the car. These systems 
include "Opel Eye" from Opel, "Speed limit assist "from Mercedes," Road sign 
information " from Volvo. The above hardware and software systems are installed 
in the car as an option and cannot be modified. 
Analyzing the subject area, it was found that the existing systems do not fully 
satisfy the solution of the task. The efficiency of most existing systems is drastically 
reduced in real-world conditions with noise, poor lighting, and various geometric 
and photometric distortions. 
Work objective 
is to develop an algorithm for detecting and recognizing road 
signs. 
You need to solve the following tasks to achieve supplied goal: 
1.
Research of existing algorithms that are used for recognizing road signs 
in images. 

---

` 
109 
2.
Development of an algorithm for detecting images of road signs in 
images, which provides high resistance to the presence of noise and various 
distortions. 
3.
Realization of an algorithm for recognizing road signs in images that 
provides high stability to the presence of noise and various distortions. 
The object of research
is algorithms of image processing and systems based 
on convolutional neural networks. 
The subject of the research
is the algorithms' application of image 
processing for detection and neural network algorithms for recognizing road signs 
in images of real scenes. 

---

` 
110