Исследование применения сверточной нейронной сети для решения задачи распознавания дорожных знаков

Abstract

В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система распознавания дорожных знаков с помощью сверточной нейронной сети.Целью данной работы является исследование применения сверточной нейронной сети для распознавания дорожных знаков.В рамках работы проведен анализ предметной области и различных методов, которые применяются в задачах распознавания изображений, произведено обоснование выбора модели сети.В данной системе реализована возможность работы с камерой телефона для распознавания дорожных знаков и получения предупреждения о них. Обучение сети производится с помощью метода обратного распространения ошибки. Параметры сети: количество слоев, оптимизатор, функция активации, функция потерь, размер батча и количество эпох обучения.В мобильном приложении с помощью обученной сети реализован процесс распознания дорожных знаков. Оценка точности сети производится с помощью метрики accuracy.Используя методологию UML, был разработан логический проект с применением программы Draw.io. Система