Webapplikasjon for detektering og omregistrering av skiltregistreringsavvik langs norske veier
Bachelor thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3140794Utgivelsesdato
2024Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Denne oppgaven handler om utvikling av en webapplikasjon som automatisk detekterer avvik på skilt ved hjelp av maskinlæringsmodellen Sinus AI og et NVDB-søk, og lar brukeren registrere disse på en intuitiv måte. Dette gjøres per i dag enten helt eller delvis manuelt, og vi ønsker med denne oppgaven å effektivisere denne prosessen. Gruppen hadde stort fokus på implementasjon av en brukervennlig og god arbeidsflyt i applikasjonen, og brukte mye tid på å utarbeide gode konseptskisser som ble til et godt grunnlag for videreutvikling senere under prosjektarbeidet.
Resultatet av oppgaven ble en solid prototype som oppfyller de fleste funksjonelle og ikke-funksjonelle kravene. Dette oppnås blant annet ved gjennomførelse av brukertestene og bruk av en smidig utviklingsmetode under prosjektet, i tillegg til godt samarbeid med oppdragsgiver. Oppdragsgiveren ble meget fornøyd og vil videreutvikle prototypen til et produkt de vil tilby. This thesis is about developing a web application that automatically detects sign deviations with the help of the machine learning model Sinus AI and an NVDB search, and lets the user of the application register those in an intuitive way. Right now this is done either completely or partially manually, and we wish to make this process more efficient. The team focused on implementing user-friendly and effective workflow into the application, and spent a lot of time developing wireframes which were a good base for further development during the project.
The result was a solid prototype that fulfilled most of the functional and non-functional requirements. This was achieved through thorough user tests and following an agile development process from the start, in addition to good cooperation with our client. Our client was satisfied with the solution and will further develop the prototype into their own commercial product.