Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/5620| Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | TS. Huỳnh, Hữu Hưng | en_US |
| dc.contributor.advisor | Hồ, Phước Tiến | en_US |
| dc.contributor.author | Dương, Quốc Khánh | en_US |
| dc.contributor.author | Đoàn, Hữu Tuấn | en_US |
| dc.contributor.author | Trần, Hưng Trí | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-02-22T08:32:17Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-22T08:32:17Z | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.uri | http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/5620 | - |
| dc.description | 68 Tr. | en_US |
| dc.description.abstract | The application of information technology in solving problems in the field of traffic transport is a subject undergoing intense study recently. Intelligent traffic development to reduce congestion, accidents and resources is also discussed in various forums and conferences, such as the Vietnam Information and Communication Technology Conference (Vietnam ICT Summit) 2015. Road sign detection and recognition are considered as a support method in the intelligent traffic system. These kinds of systems are being developed and applied in smart automation industry in the world. In terms of theoretical research, traffic sign recognition is a topic that receives close review in decades. In Vietnam, famous work in this field that can be listed are "Real time traffic sign detection and recognition base on SVM algorithm" by Le Thanh Tam in 2009 or "Traffic sign recognition base on local features algorithm" by Nguyen Duy Khanh in 2011. However, the results reported above are not comparable. As all systems are evaluated by proprietary data, most of which are not publicly available. Therefore, we present a freely available, extensive traffic sign dataset to allow unbiased comparison of traffic sign recognition approaches. In this project, we study the topic “Traffic Sign Recognition Model” under the guidance of PhD. Ho Phuoc Tien and PhD. Huynh Huu Hung. The model includes two main parts: Recognition and Detection. Up-to-date, the project successfully builds a complete model that can detect and recognize traffic sign in images with a high performance. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng | en_US |
| dc.subject | Traffic sign | en_US |
| dc.subject | Recognition model | en_US |
| dc.title | Traffic sign recognition model | en_US |
| dc.type | Đồ án | en_US |
| dc.identifier.id | 2.DA.FA.18.001 | - |
| item.languageiso639-1 | en | - |
| item.openairetype | Đồ án | - |
| item.cerifentitytype | Publications | - |
| item.fulltext | Có toàn văn | - |
| item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
| item.grantfulltext | restricted | - |
| Bộ sưu tập: | Khoa Khoa học Công nghệ tiên tiến - Điện tử Viễn thông | |
Các tập tin trong tài liệu này:
| Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập |
|---|---|---|---|---|
| 2.DA.FA.18.001.Duong Quoc Khanh.pdf | Thuyết minh | 5.69 MB | Adobe PDF | ![]() |
Các đề xuất từ CORE
Lượt xem 50
27
đã cập nhật vào 30-01-2026
Lượt tải xuống
1
đã cập nhật vào 30-01-2026
Google Scholar TM
Kiểm tra...
Khi sử dụng các tài liệu trong Hệ thống quản lý thông tin nghiên cứu phải tuân thủ Luật bản quyền.
