Traffic sign recognition for unmanned vehicle control
İnsansız araç kontrolu için trafik işareti tanıma
- Tez No: 199096
- Danışmanlar: DOÇ.DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR, DOÇ.DR. MEHMET METE BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Otomatik Araç, Trafik İşareti Tespiti, Trafik İşareti Tanıma.vii, Autonomous Vehicle, Road Sign Detection, Road Sign Recognition.v
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZİNSANSIZ ARAÇ KONTROLU İÇİNTRAFİK İŞARETİ TANIMAHavur, Mehmet BülentYüksek Lisans, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Ana Bilim DalıTez Yöneticisi: Doç. Dr. Mehmet Mete BulutOrtak Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Gözde Bozdağı AkarKasım 2006, 151 sayfaBu tezde, hareket halindeki bir aracın içindeki kameradan elde edilen videogörüntüleri üzerinde, kenar analizi ile şekil bilgisine dayalı üçgen, diktörtgen ve daireşekilli trafik/yol işaretlerinin tespiti yapılmıştır. Bunun yanında renk bilgisi trafik/yolişaretinin tespit oranını geliştirmek için kullanılmıştır. Tespit edilen trafik/yol işaretadaylarını tanıma işlemi, şablon eşleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir.Günün değişik saatlerinde çekilen videolardan elde edilen görüntülerden tespit vetanıma sonuçları karşılaştırılmıştır.Uygulama sonuçlarından, güneşli bir günde öğleden sonra alınan görüntülerüzerindeki tespit işleminin diğerlerine oranla daha iyi olduğu sonucu elde edilmiştir.İkili eşik fonsiyonu ile yapılan denemelerde Canny kenar yakalayıcısına oranla dahayüksek tespit oranları elde edilmiştir. Yüksek sayıdaki ikili eşik seviylerininkullanılmasıyla daha iyi tespit oranları gerçekleşmiştir. Bu çalışmada kullanılanviyöntemlerle genel olarak üçgen ve dikdörtgen şekilli trafik/yol işaretlerini tanımaoranlarının, dairesel olanları tanıma oranlarından daha yüksek olduğu sonucunavarılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACTTRAFFIC SIGNRECOGNITION FOR UNMANNED VEHICLECONTROLHavur, Mehmet BülentM.S. in Electrical - Electronics EngineeringSupervisor: Assoc. Prof. Dr. Mehmet Mete BulutCo-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Gözde Bozdağı AkarNovember 2006, 151 pagesIn this thesis, video frames acquired by a camera in a moving car are processed fordetection of candidates of triangular, rectangular and circular traffic/road signs basedon mainly shape information by performing contour analysis. Color information isutilized as an auxiliary method to improve detection. Then recognition based ontemplate matching is realized on detected traffic/road sign candidates. Detection andrecognition results of traffic/road signs in video frames taken in different timeintervals of day for these methods are compared.After implementation, results show that the video scene taken in a sunny day in theafternoon gives better results than others. Binary threshold plays a great role indetection with respect to Canny edge detector especially for triangular andivrectangular traffic signs. Higher number of binary threshold levels improvesdetection in general. In addition, the recognition rate for triangular and rectangulartraffic/road signs is higher than that of circular sings in general by the methods usedin this study.
Benzer Tezler
- Dengesiz veri setlerinde trafik işaretlerini tanıma
Traffic sign recognition system for imbalanced dataset
YILDIZ AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER
- Otonom araçlar için trafik işaretlerini tanıma sistemi
Traffic sign recognition system for autonomous vehicles
EMRE BALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Arel ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER IŞIK
- Trafik işaret levhaları için bir sürücü destek sistemi önerisi
Driver assistance system recommendation for traffic signs
MUHAMMED BUĞRA KIZILARSLANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
UlaşımAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. AHMET ATALAY
- Traffic sign recognition with machine learning methods
Makine ile öğrenme yöntemleriyle trafik işareti tanıma
EMİN ALPER SÜRÜCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE DOĞAN
- Traffic sign recognition using scale invariant feature transform and color classification method
SIFT (scale invariant feature transform) ve renk sınıflama yöntemini kullanarak trafik işareti tanıma
MERVE CAN KUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN