Obiekt

Ta publikacja jest chroniona prawem autorskim. Dostęp do jej cyfrowej wersji jest możliwy po zalogowaniu.
Ta publikacja jest chroniona prawem autorskim. Dostęp do jej cyfrowej wersji jest możliwy po zalogowaniu.

Tytuł: Research on the Accuracy of Automatic Vision Algorithms for Classifying Traffic Lights ; Research on the Accuracy of Automatic Vision Algorithms for Classifying Traffic Lights

Tytuł odmienny:

Badania dokładności automatycznych algorytmów wizyjnych klasyfikujących światła sygnalizacji drogowej ; Badania dokładności automatycznych algorytmów wizyjnych klasyfikujących światła sygnalizacji drogowej

Współtwórca:

Agata ŚWIEREK, Karol PINIARSKI, Kamil KONIAK, Bogusław KOWALSKI ; Agata ŚWIEREK, Karol PINIARSKI, Kamil KONIAK, Bogusław KOWALSKI

Abstrakt:

This article presents research concerning the recognition of road traffic lights. Initially, vision algorithms were analysed regarding their suitability for implementation in vehicle control systems dedicated to individuals with specific communication needs. The paper presents the results of experimental studies on a vision system for recognising traffic lights, conducted using convolutional neural networks (CNNs). For the experiment, a custom database of traffic light images was prepared. This database was utilised to train a selected Xception CNN model and for processing by a classic algorithm based on colour analysis in the HSV colour space. The obtained classification accuracy results, reaching 98.75%, could serve as a 'green light' for implementing the developed technology to assist driving. The research findings may also find application in driver assistance systems, with particular attention given to the mobility of people with specific needs, such as those with visual impairments.
; This article presents research concerning the recognition of road traffic lights. Initially, vision algorithms were analysed regarding their suitability for implementation in vehicle control systems dedicated to individuals with specific communication needs. The paper presents the results of experimental studies on a vision system for recognising traffic lights, conducted using convolutional neural networks (CNNs). For the experiment, a custom database of traffic light images was prepared. This database was utilised to train a selected Xception CNN model and for processing by a classic algorithm based on colour analysis in the HSV colour space. The obtained classification accuracy results, reaching 98.75%, could serve as a 'green light' for implementing the developed technology to assist driving. The research findings may also find application in driver assistance systems, with particular attention given to the mobility of people with specific needs, such as those with visual impairments.

Miejsce wydania:

Warszawa
; Warszawa

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna ; Wojskowa Akademia Techniczna

Data utworzenia:

2010 r.0

Data złożenia:

2024-11-30 ; 2024-11-30

Data akceptacji:

2025-05-29 ; 2025-05-29

Data wydania:

2025-06-30 ; 2025-06-30

Rozmiar:

B5 ; B5

Identyfikator:

oai:ribes-88.man.poznan.pl:2737

Sygnatura:

doi:10.5604/01.3001.0055.1527 ; doi:10.5604/01.3001.0055.1527

ISSN elektroniczny:

2720-5266 ; 2720-5266

ISSN drukowany:

2081-5891 ; 2081-5891

Język:

angielski ; angielski

Licencja:

kliknij tutaj, żeby przejść ; kliknij tutaj, żeby przejść

Właściciel praw:

Wojskowa Akademia Techniczna

Strona początkowa:

65 ; 65

Strona końcowa:

79 ; 79

Tom:

16 ; 16

Czasopismo:

PROMECH ; PROMECH

Słowa kluczowe:

automation and robotics, vision system, convolutional neural network, single-board computer, mobility of people with disabilities ; automation and robotics, vision system, convolutional neural network, single-board computer, mobility of people with disabilities

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

17 paź 2025

Data dodania obiektu:

17 paź 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

0

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://ribes-88.man.poznan.pl/publication/3078

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji