研究生畢業論文
| 論文名稱 | 建置台灣交通標誌公開圖像數據集並以卷積神經網路驗證之 |
|---|---|
| 年份 | 2018 |
| 作者 | 黃彥彰 |
| 碩博士論文網址 | https://hdl.handle.net/11296/9tct42 |
| 摘要 | 目前駕駛人輔助系統或自動駕駛在影像辨識上係為使用攝影鏡頭、光雷達等錄影裝置對當前道路狀況進行即時辨識運算及駕駛決策，其欲辨識的目標物有障礙物、行駛標線、交通標誌與行車號誌…等，在以深度學習為基礎下的自動駕駛影像辨識方法，道路圖像資料是不可或缺的。 然而我國並沒有如同國外的道路交通標誌公開數據集，儘管私人研發單位可以自行建置台灣道路的交通標誌訓練資料，但公開化的數據集不僅可以吸引更多國內的自動駕駛研究與開發投入，更能經過大眾的測試使得數據集更為嚴謹及有效。 在本篇研究中將針對國外道路交通標誌數據集與相關文獻進行分析研究，並以現有數據集的品質和格式作為標準，透過本研究所開發的交通標誌擷取軟體，將所錄製的道路影像擷取出道路交通標誌，建置台灣第一個道路交通標誌公開圖像數據集(Taiwan Traffic Signs Dataset, TTSD)，進一步以卷積神經網路做資料集準確度驗證。 本研究數據集經過人工蒐集與資料處理後，從18個小時白天晴朗之行車紀錄影像及總長約180公里之Google Map街景地圖中，共註釋了1167張交通標誌圖像及1720張道路圖像。驗證過程採用YOLO卷積神經網路方法測試單一交通標誌圖像辨識及連續影像辨識，分別獲得97.88%與79.84%平均正確率(mean average precision, MAP)，該結果展現本研究所建置之TTSD，可良好應用於台灣道路交通標誌辨識。 |