Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30378
Название: Traffic sign detection and problems in the field of computer vision
Авторы: Lukashevich, M.
Ключевые слова: материалы конференций
object detection
deep learning
R-CNN
intelligent system
computer vision
Дата публикации: 2018
Издательство: БГУИР
Библиографическое описание: Lukashevich, M. Traffic sign detection and problems in the field of computer vision / M. Lukashevich // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2018) : материалы международной научно-технической конференции (Минск, 15 - 17 февраля 2018 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2018. – С. 235 - 238.
Краткий осмотр (реферат): Object detection is a typical task of computer vision. This paper presents some results of implementation of the traffic sign recognition. We use R-CNN for traffic sign detection system. We focus on speed limit superclasses of traffic sign. R-CNN deep learning detector is a simple and suitable model for the traffic sign recognition. This approach combines multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. Despite the existing advances in computer vision, the article considers the problems that exist and which need to be solved in the future in the field of computer vision system design.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30378
Располагается в коллекциях:OSTIS-2018

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Lukashevich_Traffic.PDF144,44 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.