Электронный архив

Automated system of recognition of road signs for ADAS systems

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Ziyatdinov R.
dc.contributor.author Biktimirov R.
dc.date.accessioned 2019-01-22T20:49:47Z
dc.date.available 2019-01-22T20:49:47Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.issn 1757-8981
dc.identifier.uri https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/148990
dc.description.abstract © Published under licence by IOP Publishing Ltd. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) require an environmental recognition function to inform the driver and for making management decisions. To solve the problems of pattern recognition, it is necessary to use one of the image classification methods. To date, there are quite a few similar algorithms that differ in the quality and speed of recognition. This paper presents a comparative analysis of classification algorithms in the problems of road signs recognition based on the GTSRB dataset. The results of the work showed that the most promising methods of classification in the problems of image recognition are the methods of reference vectors and k - nearest neighbors.
dc.relation.ispartofseries IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
dc.title Automated system of recognition of road signs for ADAS systems
dc.type Conference Paper
dc.relation.ispartofseries-issue 1
dc.relation.ispartofseries-volume 412
dc.collection Публикации сотрудников КФУ
dc.source.id SCOPUS17578981-2018-412-1-SID85057479135


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

  • Публикации сотрудников КФУ Scopus [24551]
    Коллекция содержит публикации сотрудников Казанского федерального (до 2010 года Казанского государственного) университета, проиндексированные в БД Scopus, начиная с 1970г.

Показать сокращенную информацию

Поиск в электронном архиве


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись

Статистика