[ca] La comprensió de les escenes de la carretera és fonamental per als automòbils autònoms. Això requereix segmentar escenes de carreteres en regions semànticament significatives i reconèixer objectes en una escena. Tot i que objectes com ara cotxes i vianants han de segmentar-se amb precisió, és possible que no sigui necessari detectar i localitzar aquests objectes en una escena. Tanmateix, detectar i classificar objectes com ara els senyals de trànsit és fonamental per ajustar-se a les regles del camí. En aquesta tesi, primer proposem un mètode per classificar senyals de trànsit amb atributs visuals i xarxes bayesianes. A continuació, proposem dues xarxes neuronals per a aquest propòsit i desenvolupem un nou mètode per crear un conjunt de models. A continuació, estudiem la sensibilitat de les xarxes neuronals contra mostres adversàries i proposem dues xarxes de denoising que s'adjunten a les xarxes de classificació per augmentar la seva estabilitat contra el soroll. A la segona part de la tesi, primer proposem una xarxa per detectar senyals de trànsit en imatges d'alta resolució en temps real i mostrar com implementar la tècnica de la finestra d'escaneig dins de la nostra xarxa utilitzant convolucions dilatades. A continuació, formulem el problema de detecció com a problema de segmentació i proposem una xarxa totalment convolucional per detectar senyals de trànsit. ? Finalment, proposem una nova xarxa totalment convolucional composta de mòduls de foc, connexions de derivació i convolucions consecutives dilatades? En l'última part de la tesi per a escenes de camins segmentinc en regions semànticament significatives i demostrar que és més accentuat i computacionalment més eficient en comparació amb xarxes similars

[en] Understanding road scenes is crucial for autonomous cars. This requires segmenting road scenes into semantically meaningful regions and recognizing objects in a scene. While objects such as cars and pedestrians has to be segmented accurately, it might not be necessary to detect and locate these objects in a scene. However, detecting and classifying objects such as traffic signs is essential for conforming to road rules. In this thesis, we first propose a method for classifying traffic signs using visual attributes and Bayesian networks. Then, we propose two neural network for this purpose and develop a new method for creating an ensemble of models. Next, we study sensitivity of neural networks against adversarial samples and propose two denoising networks that are attached to the classification networks to increase their stability against noise. In the second part of the thesis, we first propose a network to detect traffic signs in high-resolution images in real-time and show how to implement the scanning window technique within our network using dilated convolutions. Then, we formulate the detection problem as a segmentation problem and propose a fully convolutional network for detecting traffic signs. Finally, we propose a new fully convolutional network composed of fire modules, bypass connections and consecutive dilated convolutions in the last part of the thesis for segmenting road scenes into semantically meaningful regions and show that it is more accurate and computationally more efficient compared to similar networks.