Traffic sign recognition
Trafik işareti tanıma
- Tez No: 238249
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT, PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Trafik, Electrical and Electronics Engineering, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Sürüş sırasında meydana gelebilecek sürücü temelli yanlış kararları veya kazaların sayısını en aza indirmek amacıyla daha zeki araçlar tasarlamak, günümüzün otomotiv teknolojisinin en yoğun uğraşı konularından biridir. Bu akıllı araç tasarımına uygun olan çeşitli araştırma konuları gösterilebilir; bu konulardan biri de Trafik İşareti Tanıma konusudur. Trafik İşareti Tanıma sistemlerinde amaç, sürücülere, trafik işaretleriyle belirtilmiş kısıtlamaları, tehlikeleri ve diğer bilgileri önceden hatırlatmak veya onları uyarmaktır. Halihazırda bulunan işaretler, renkleri ve şekilleriyle sürücülerin dikkatini çekmek amacıyla dizayn edildiği için, bu sistemlerin en önemli bölümünü, bu özellikleri işleme oluşturmaktadır. Bu tezde, bazı hava koşulları veya diğer çevresel durumlardan kaynaklı, kötü görsel faktörlerle dahi, trafik işaretlerini algılama ve tanımlama yetisine sahip bir Trafik İşareti Tanıma Sistemi geliştirilecektir.Bu tezde geliştirilen algoritma, çevresel aydınlanmadan etkilenmiş, aranan rengi ayırır, daha sonra parçalı olarak kapanmış trafik işaretinin şeklini, kalan parçasından tekrar oluşturur ve son olarak da onu tanımlar. Bu üç safha, bu tez içinde, sırasıyla ?Bölümleme?, ?Tekrar Oluşturma? ve ?Tanımlama? olarak anılır. Ana yapıyı (bütün bir işareti) oluşturmak için kısmi bölümlerin analiz edilmesinin zorluğu nedeniyle, algoritmanın asıl kompleksliği ?Tekrar Oluşturma? safhasında yer alır.
Özet (Çeviri)
Designing smarter vehicles, aiming to minimize the number of driverbased wrong decisions or accidents, which can be faced with during the drive, is one of hot topics of today?s automotive technology. In the design of smarter vehicles, several research issues can be addressed; one of which is Traffic Sign Recognition (TSR). In TSR systems, the aim is to remind or warn drivers about the restrictions, dangers or other information imparted by traffic signs, beforehand. Since the existing signs are designed to draw drivers? attention by their colors and shapes, processing of these features is one of the crucial parts in these systems. In this thesis, a Traffic Sign Recognition System, having ability of detection and identification of traffic signs even with bad visual artifacts those originate from some weather conditions or other circumstances, is developed.The developed algorithm in this thesis, segments the required color influenced by the illumination of the environment, then reconstructs the shape of partially occluded traffic sign by its remaining segments and finally, identifies it. These three stages are called as ?Segmentation?, ?Reconstruction? and ?Identification? respectively, within this thesis. Due to the difficulty of analyzing partial segments to construct the main frame (a whole sign), the main complexity of the algorithm takes place in the ?Reconstruction? stage.
Benzer Tezler
- Traffic sign recognition
Başlık çevirisi yok
BOTAN HAMZA HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Derin öğrenme algoritmaları ile trafik işaret ve levhalarının tanımlanması
Traffic sign recognition with deep learning algorithms
AHMET YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR İPLİKÇİ
- Traffic sign recognition with machine learning methods
Makine ile öğrenme yöntemleriyle trafik işareti tanıma
EMİN ALPER SÜRÜCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz 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
- 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