Araç plakalarını tanıma için hibrit bir sistem önerisi
A hybrid system proposal for vehicle plate recognition
- Tez No: 1010892
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SOYDAN SERTTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Plaka tanıma sistemleri, trafik yönetimi, güvenlik ve hukuki uygulamalar gibi birçok alanda büyük öneme sahiptir. Bu sistemler, araç plakalarını otomatik olarak tespit edip okuyarak trafik akışını izlemek, hız ihlallerini tespit etmek ve otopark yönetimini optimize etmek için kullanıldığı gibi ayrıca kolluk kuvvetlerine suçlu takibinde ve hırsızlık vakalarının çözümünde de yardımcı olmaktadır. Taşıt plaka tanıma sistemlerinin etkin kullanımı, şehirlerde trafik düzenini iyileştirirken, aynı zamanda kamu güvenliğini artıran ve kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlayan önemli bir teknolojidir. Dolayısıyla, bu sistemler modern şehir yaşamında vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Plaka tanıma işlemi, bilgisayarlı görü araçları ile taşıt plaka görsellerinin metne dönüştürülmesi uygulamasıdır. Bu tez çalışmasında plaka tanıma alanında güçlü ve etkili bir araç sağlamak amacıyla, literatürde önerilen plaka tanıma algoritmalarından oluşan hibrit bir model önerilmiştir. Model, bir taşıt görüntüsünde plakayı algılamak için R-CNN, YOLO v5, YOLO v7, YOLO v8, Detection Transformer ve Detectron 2 algoritmalarını kullanmaktadır. Plaka tespit aşamasından sonra karakterler Tesseract OCR aracını kullanılarak okunmuştur. Önerilen modelimiz farklı şekillerde ve çeşitli veri kümelerinden alınan görüntüleri kullanılarak test edilmiştir. Test sonuçlarına göre önerdiğimiz model, plakaları %98,39 güven değeri ile tanımaktadır.
Özet (Çeviri)
License plate recognition systems are of great importance in many areas such as traffic management, security, and legal applications. These systems are used to monitor traffic flow, detect speed violations, and optimize parking management by automatically detecting and reading vehicle license plates, as well as assisting law enforcement in tracking criminals and solving theft cases. The effective use of vehicle license plate recognition systems is an important technology that improves traffic order in cities, while also increasing public safety and ensuring more efficient use of resources. Therefore, these systems have become an indispensable tool in modern city life. License plate recognition is the practice of converting vehicle license plate images into text using computer vision tools. In this thesis study, a hybrid model consisting of license plate recognition algorithms suggested in the literature is proposed to provide a powerful and effective tool in the field of license plate recognition. The model uses R-CNN, YOLO v5, YOLO v7, YOLO v8, Detection Transformer, and Detectron 2 algorithms to detect the license plate in a vehicle image. After the plate detection phase, the characters were read using the Tesseract OCR tool. Our proposed model was tested using images taken in different ways and from various datasets. According to the test results, the model we recommend recognizes license plates with a confidence value of 98.39%.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle Türkiye karayolları için taşıt plaka tanıma sistemi tasarımı
Design of vehicle license plate recognition system for Türkiye (Turkey) by using image processing and deep learning methods
SÜMEYRA KEVSER FİDANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ
- A hybrid framework for structural static analysis and optimization of I-beams: A comparative study with FEM
I kesit kirişlerin yapısal statik analizi ve optimizasyonu için hibrit bir yaklaşım: FEM ile karşılaştırmalı inceleme
AHMET AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI ABDULLAH TAŞDEMİR
- Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler
University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles
AHMED AMİR KHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Araç plakası algılama ve tanıma
Car number plate recognition
EMRE ÇAMAŞIRCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ZİYA TELATAR
- Yapay zekâya dayalı araç plaka tanıma sistemi
Vehicle license plate recognition system based on artificial intelligence
ASLI GÖDE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET DOĞAN