رزومه وب سایت شخصی
QR


حسین ابراهیم پور

حسین ابراهیم پور

استادیار

دانشکده: دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر

گروه: هوش مصنوعی

مقطع تحصیلی: فوق دكتری

رزومه وب سایت شخصی
QR
حسین ابراهیم پور

استادیار حسین ابراهیم پور

دانشکده: دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - گروه: هوش مصنوعی مقطع تحصیلی: فوق دكتری |

My affiliation

Department of Computer Engineering

, Faculty of Electrical and Computer Engineering,

University of Kashan,

Kashan, Iran

ebrahimpour@kashanu.ac.ir

نمایش بیشتر

DeiT Model for Iranian Traffic Sign Recognition in Advanced Driver Assistance Systems

نویسندگانMarjan Shahchera
همایشThe 6th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IPRIA)
تاریخ برگزاری همایش2023-02-14 - 2023-02-16
محل برگزاری همایش1 - قم
ارائه به نام دانشگاهدانشگاه تهران - پردیس فارابی
نوع ارائهسخنرانی
سطح همایشبین المللی

چکیده مقاله

چکیده Due to the important relationship of the impact of accurate detection of traffic signs in self-driving cars and driver assistance during car movement, it is very challenging and necessary to create a high-accuracy system for interpretation and immediate decision-making. In this research, by applying the new vision transformer DeiT approach, a system is designed that can recognize Iranian traffic signs. we trained our model with a two collections of traffic signs images (GTSRB, PTSD) that reaches a higher accuracy of 99.5% and 98.8% respectively in optimal conditions. کلیدواژه ها

لینک ثابت مقاله