Real-Time Traffic Sign Detection and Recognition using CNN

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPresidente Prudente-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade de Fortaleza (Unifor)-
Autor(es): dc.creatorSantos, Daniel Castriani-
Autor(es): dc.creatorSilva, Francisco Assis Da-
Autor(es): dc.creatorPereira, Danillo Roberto-
Autor(es): dc.creatorAlmeida, Leandro Luiz De-
Autor(es): dc.creatorArtero, Almir Olivette [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorPiteri, Marco Antonio [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorAlbuquerque, Victor Hugo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:34:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:34:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2020-03-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1109/TLA.2020.9082723-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/201734-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/201734-
Descrição: dc.descriptionTraffic signs presents on streets and highways have a distinct set of features which may be used to differentiate each one from each other. We propose in this paper a real-time traffic sign detection and recognition algorithm using neural networks. In order to detect traffic sign we used a Faster R-CNN (Region-Based Convolutional Neural Network), and to classify we used a Convolutional Neural Network using two different architectures. Some factors can make it difficult, such as light, occlusion, blurring, and others. This work can be applied in several areas, such as Advanced Driving Assistant System and autonomous cars.-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Do Oeste Paulista (Unoeste) Presidente Prudente-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista (Unesp) Presidente Prudente-
Descrição: dc.descriptionUniversidade de Fortaleza (Unifor)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista (Unesp) Presidente Prudente-
Formato: dc.format522-529-
Idioma: dc.languagept_BR-
Relação: dc.relationIEEE Latin America Transactions-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectComputer Vision-
Palavras-chave: dc.subjectConvolutional Neural Network-
Palavras-chave: dc.subjectRegion-Based Convolutional Neural Network-
Título: dc.titleReal-Time Traffic Sign Detection and Recognition using CNN-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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