[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.

[es] Comprender las escenas de la carretera es crucial para los automóviles autónomos. Esto requiere segmentar escenas de carretera en regiones semánticamente significativas y reconocer objetos en una escena. Mientras que los objetos tales como coches y peatones tienen que segmentarse con precisión, puede que no sea necesario detectar y localizar estos objetos en una escena. Sin embargo, la detección y clasificación de objetos tales como señales de tráfico es esencial para ajustarse a las reglas de la carretera. En esta tesis, proponemos un método para la clasificación de señales de tráfico utilizando atributos visuales y redes bayesianas. A continuación, proponemos dos redes neuronales para este fin y desarrollar un nuevo método para crear un conjunto de modelos. A continuación, se estudia la sensibilidad de las redes neuronales frente a las muestras adversarias y se proponen dos redes destructoras que se unen a las redes de clasificación para aumentar su estabilidad frente al ruido. En la segunda parte de la tesis, proponemos una red para detectar señales de tráfico en imágenes de alta resolución en tiempo real y mostrar cómo implementar la técnica de ventana de escaneo dentro de nuestra red usando circunvoluciones dilatadas. A continuación, formulamos el problema de detección como un problema de segmentación y proponemos una red completamente convolucional para detectar señales de tráfico. Finalmente, proponemos una nueva red totalmente convolucional compuesta de módulos de fuego, conexiones de bypass y circunvoluciones consecutivas dilatadas en la última parte de la tesis para escenarios de carretera segmentinc en regiones semánticamente significativas y muestran que es más accuarate y computacionalmente más eficiente en comparación con redes similares