Sustav za raspoznavanje prometnih znakova neuronskim mrežama (CROSBI ID 373434)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Ćuk, Daniel
Kalafatić, Zoran
hrvatski
Sustav za raspoznavanje prometnih znakova neuronskim mrežama
Umjetne neuronske mreže nastoje iskoristiti neke ideje biološke neuronske mreže. Umjetna neuronska mreža sastoji se ulaznog sloja, skrivenih slojeva te izlaznog sloja. Ulazni sloj mora sadržavati broj neurona jednak broju parametra ulaza, dok broj neurona na izlazu mora odgovarati broju parametra izlaza. Neurone u mreži povezujemo vezama. Jačina tih veza predočava se brojem. Izlaz neurona ovisan je o odabiru aktivacijske funkcije. Mreža se uči predočavanjem parova ulaz, izlaz ili samo predočavanjem ulaza. Svakim predočavanjem podataka mreži, jačine veza se nastoje prilagoditi kako bi izlaz neuronske mreže bio što bliži zahtijevanom izlazu. Način mijenjanja težina ovisan je o algoritmu učenja. Za klasifikaciju slika prometnih znakova najbrži algoritam učenja mreže jest RPROP. Kod učenja neuronskih mreža veliki problem predstavlja zadavanje uvjeta do kada mreža mora učiti.
računalni vid; neuronska mreža; klasifikacija prometnih znakova
nije evidentirano
engleski
Traffic sign recognition system based on neural networks
nije evidentirano
computer vision; neural network; classification of traffic signs
nije evidentirano
Podaci o izdanju
42
06.07.2012.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb