Idéen med att utveckla en förskolas utomhusmiljö har utgått ifrån att vi har uppmärksammat en bristfällig utomhusmiljö som var i behov av att utvecklas. Utomhusmiljön var en gammal skolgård på 6400 m² som endast bestod av en torftig asfaltsgård och en sandlåda. Det var tre småbarnsavdelningar som utnyttjade utomhusmiljön och sammanlagt var det ca 48 barn och 10 personal som vistades där. Syftet har varit att skapa en mer meningsfull och lustfylld utomhusmiljö som främjar leken och andra utomhusaktiviteter. Med samtalsintervjuer som metod fick vi ta del av barnens intressen och vad de gjorde i utomhusmiljön innan vi genomförde utvecklingen. De berättade om deras tolkningar och uppfattningar om vad barn hade för intresse i utomhusmiljön. Samtalsintervjuerna lyfte fram personalens åsikter, tankar och teorier om utomhusmiljöns betydelse för barns utveckling och lärande. Det inledande arbetet och samtalsintervjuerna ledde till beslutet om att måla vägbanor, parkeringsplatser, övergångsställen och skapa tillhörande trafikskyltar. Utvecklingsarbetet har lett till att barnen använder utomhusmiljön på nya sätt, att utomhusmiljön har fått en ny innebörd. Tema trafik och olika fordon blir väldigt tydliga och alla barn som gick till matsalen passerade vägarbanorna och låtsas köra. Utvecklingsarbetet har också utgått ifrån ett samarbete mellan personalen och oss för att uppnå det slutgiltiga resultatet. Vi anser att utvecklingsarbetet har lett till nya förutsättningar och möjligheter till ökade utomhusaktiviteter med hjälp av enkla medel och metoder.

Computer vision is an area in computer science that attempts to give computers the ability to see and recognise objects using varying sources of input, such as video or pictures. This problem is usually solved by using artificial intelligence (AI) techniques. The most common being deep learning. The project investigates the possibility of using these techniques to recognisetraffic signs in real time. This would make it possible in the future to build a user application that does this. The case study gathers information about available AI techniques, and three object detection deep learning models are selected. These are YOLOv3, SSD, and Faster R-CNN. The chosen models are used in a case study to find out which one is best suited to the task of identifying parking signs in real-time. Faster R-CNN performed the best in terms of recall and precision combined. YOLOv3 slacked behind in recall, but this could be because of how we chose to label the training data. Finally, SSD performed the worst in terms of recall, but was also relatively fast. Evaluation of the case study shows that it is possible to detect parking signs in real time. However, the hardware necessary is more powerful than that offered by currently available mobile platforms. Therefore it is concluded that a cloud solution would be optimal, if the techniques tested were to be implemented in a parking sign reading mobile app. / Datorseende är ett område inom datorvetenskap som fokuserar på att ge maskiner förmågan att se och känna igen objekt med olika typer av input, såsom bilder eller video. Detta är ett problem som ofta löses med hjälp av artificiell intelligens (AI). Mer specifikt, djupinlärning. I detta projekt undersöks möjligheten att använda djupinlärning för att känna igen trafikskyltar i realtid. Detta så att i framtiden kunna bygga en applikation, som kan byggas att känna igen parkeringsskyltar i realtid. Fallstudien samlar information om tillgängliga AI-tekniker, och tre djupinlärningsmodeller väljs ut. Dessa är YOLOv, SSD, och Faster R-CNN. Dessa modeller används i en fallstudie för att ta reda på vilken av dem som är bäst lämpad för uppgiften att känna igen parkeringsskyltar i realtid. Faster R-CNN presterade bäst vad gäller upptäckande av objekt och precision tillsammans. YOLOv3 upptäckte färre object, men det är sannolikt att detta berodde på hur vi valde att markera träningsdatan. Slutligen upptäckte SSD minst antal objekt, men presterade också relativt snabbt. Bedömning av fallstudien visar att det är möjligt att känna igen parkeringsskyltar i realtid. Den nödvändiga hårdvaran är dock kraftfullare än den som erbjuds av mobiler för närvarande. Därför dras slutsatsen att en molnlösning skulle vara optimal, om de testade teknikerna skulle användas för att implementera en app för att känna igen parkeringskyltar.