論文の概要: Real-Time Traffic Sign Detection: A Case Study in a Santa Clara Suburban Neighborhood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09630v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 17:52:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 19:24:01.019143
• Title: Real-Time Traffic Sign Detection: A Case Study in a Santa Clara Suburban Neighborhood
• Title（参考訳）: リアルタイム交通信号検出:サンタクララ郊外地区を事例として
• Authors: Harish Loghashankar, Hieu Nguyen
• Abstract要約: プロジェクトの主な目的は、さまざまなトラフィックサインイメージのデータセット上でYOLOv5モデルをトレーニングし、適切なハードウェアプラットフォームにモデルをデプロイすることである。 本システムの性能は,交通信号の検出精度,リアルタイム処理速度,全体的な信頼性に基づいて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4087090457198435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This research project aims to develop a real-time traffic sign detection system using the YOLOv5 architecture and deploy it for efficient traffic sign recognition during a drive in a suburban neighborhood. The project's primary objectives are to train the YOLOv5 model on a diverse dataset of traffic sign images and deploy the model on a suitable hardware platform capable of real-time inference. The project will involve collecting a comprehensive dataset of traffic sign images. By leveraging the trained YOLOv5 model, the system will detect and classify traffic signs from a real-time camera on a dashboard inside a vehicle. The performance of the deployed system will be evaluated based on its accuracy in detecting traffic signs, real-time processing speed, and overall reliability. During a case study in a suburban neighborhood, the system demonstrated a notable 96% accuracy in detecting traffic signs. This research's findings have the potential to improve road safety and traffic management by providing timely and accurate real-time information about traffic signs and can pave the way for further research into autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,yolov5アーキテクチャを用いたリアルタイムトラヒックサイン検出システムの構築と,郊外ドライブ中の効率的なトラヒックサイン認識のためのデプロイである。 プロジェクトの主な目的は、さまざまなトラフィックサインイメージのデータセット上でyolov5モデルをトレーニングし、リアルタイム推論が可能な適切なハードウェアプラットフォームにモデルをデプロイすることである。 このプロジェクトには、交通標識画像の包括的なデータセットの収集が含まれる。 訓練されたyolov5モデルを活用することで、システムは車両内のダッシュボード上のリアルタイムカメラから交通標識を検出し、分類する。 本システムの性能は,交通信号の検出精度,リアルタイム処理速度,全体的な信頼性に基づいて評価する。 郊外地区でのケーススタディでは、交通標識の検出において顕著な96%の精度を示した。 本研究は,交通標識のリアルタイム情報提供によって道路安全と交通管理を改善する可能性があり,自動運転のさらなる研究の道を開くことができる。

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