論文の概要: Optimized Detection and Classification on GTRSB: Advancing Traffic Sign Recognition with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08283v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 06:28:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 15:16:00.092834
• Title: Optimized Detection and Classification on GTRSB: Advancing Traffic Sign Recognition with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: GTRSBの最適検出と分類:交通信号の改善 畳み込みニューラルネットワークによる認識
• Authors: Dhruv Toshniwal, Saurabh Loya, Anuj Khot, Yash Marda
• Abstract要約: 本稿では,CNNの精度を96%近く向上する革新的な手法を提案する。 高度なローカライゼーション技術によってさらに精度が向上する可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of transportation, the proliferation of automobiles has made road traffic more complex, necessitating advanced vision-assisted technologies for enhanced safety and navigation. These technologies are imperative for providing critical traffic sign information, influencing driver behavior, and supporting vehicle control, especially for drivers with disabilities and in the burgeoning field of autonomous vehicles. Traffic sign detection and recognition have emerged as key areas of research due to their essential roles in ensuring road safety and compliance with traffic regulations. Traditional computer vision methods have faced challenges in achieving optimal accuracy and speed due to real-world variabilities. However, the advent of deep learning and Convolutional Neural Networks (CNNs) has revolutionized this domain, offering solutions that significantly surpass previous capabilities in terms of speed and reliability. This paper presents an innovative approach leveraging CNNs that achieves an accuracy of nearly 96\%, highlighting the potential for even greater precision through advanced localization techniques. Our findings not only contribute to the ongoing advancement of traffic sign recognition technology but also underscore the critical impact of these developments on road safety and the future of autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 交通の急速な発展の中で、自動車の普及は道路交通をより複雑にし、安全とナビゲーションを強化するための高度な視覚支援技術を必要としている。 これらの技術は、重要な交通標識情報の提供、ドライバーの行動への影響、特に障害のあるドライバーや急成長する自動運転車の分野での車両制御のサポートに不可欠である。 道路の安全確保と交通規制の遵守に不可欠な役割を担い,交通標識の検出・認識が研究の重要領域として浮上している。 従来のコンピュータビジョン手法は、現実世界の変動により最適な精度と速度を達成する上で困難に直面してきた。 しかし、ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の出現は、この領域に革命をもたらし、スピードと信頼性の点で、以前の能力をはるかに上回るソリューションを提供している。 本稿では,CNNの精度を96倍近い精度で向上し,高度ローカライゼーション技術によるさらなる精度向上の可能性を明らかにする革新的なアプローチを提案する。 本研究は,交通標識認識技術の進歩に寄与するだけでなく,道路安全と自動運転の将来に対するこれらの発展の重大な影響を浮き彫りにしている。

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