• search hit 8 of 10
Back to Result List

Kamerabasierte Verkehrszeichenerkennung mithilfe eines neuronalen Netzes

  • Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer kamerabasierten Verkehrszeichenerkennung für ein autonom fahrendes Fahrzeug. Dabei wird das neuronale Netz SSD-MobileNet-V1 verwendet, dessen Training ausschließlich mit virtuellen Trainingsdaten erfolgt. Zur Validierung wird ein autonom fahrendes Modellfahrzeug verwendet. Um die Verkehrszeichenerkennung auf dem Modellfahrzeug integrieren zu können, wird sie in Form eines ROS-Nodes implementiert, welcher außerdem die notwendige Vorverarbeitung der Kamerabilder sowie die Plausibilisierung der erkannten Verkehrszeichen beinhaltet. Es folgt die Integration der Verkehrszeichenerkennung in das Modellfahrzeug, wo sie auf einem NVIDIA Jetson TX2-Board ausgeführt wird. Die entwickelte Verkehrszeichenerkennung ist in der Lage, 15 der 17 trainierten Verkehrszeichen zuverlässig zu erkennen und kann auf dem NVIDIA Jetson TX2-Board mit ausreichender Performance ausgeführt werden.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Bastian Günther, Reiner Marchthaler
URN:urn:nbn:de:bsz:753-opus4-8557
Document Type:Article
Language:German
Year of Completion:2020
Publishing Institution:Hochschule Esslingen
Release Date:2020/03/23
Tag:NVIDIA Jetson TX2; SSD-MobileNet-V1; Verkehrszeichenerkennung; Virtuelle Trainingsdaten
GND Keyword:SSD-MobileNet-V1; Verkehrszeichenerkennung; NVIDIA Jetson TX2; Virtuelle Trainingsdaten
First Page:1
Last Page:6
Institutes:Fakultäten / Informationstechnik
DDC class:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Open Access:frei verfügbar
Licence (German):License LogoVeröffentlichungsvertrag ohne Print-on-Demand