Color and shape based traffic sign detection
Renk ve şekil temelli trafik işareti tespiti
- Tez No: 238597
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT, PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- 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: 109
Özet
Bu tezde, trafik işaretlerinin tespiti üzerine çalışılmıştır. Trafik işaretlerinin hem renkleri hem de şekilleri kolaylıkla ayırt edilebildiği için bu iki özellik tanıma işlemi için kullanılmıştır.Birbirlerine karşı avantaj ve dezavantajlarının belirlenmesi amacıyla renk özelliklerinin kullanılarak işaret tespiti amacıyla iki farklı renk alanı kullanılmıştır.Renk özelliklerine ek olarak, trafik işaretlerinin şekil özellikleri de işaret tespiti amaçlı kullanılmıştır. Sobel kenar yakalayıcısıyla elde edilen kenar özellikleri üçgen, dörtgen, sekizgen ve dairesel trafik işaretlerinin tespiti amacıyla kullanılmıştır.Tespit işlemi performansının arttırılması amacıyla, renk ve şekil temelli trafik işareti tespit metotları beraberce kullanılmıştır. Birbirinden farklı iki farklı yolla bu iki özelliğin birleştirilmesi sağlanmıştır. Bu iki yol da arama yapılacak olan bilgi alanını daraltmıştır. Böylece tespit işlemi işlem zamanının kısalması sağlanmıştır.İşaret tespiti amacıyla faydalanılan yöntemler farklı kaynaklardan elde edilen resimler ve videolar kullanılarak test edilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Uygulanan yöntemlerin farklı koşullar altındaki tepkilerinin bulunması amacıyla kötü aydınlatılmış, gölgeli gibi elverişsiz özelliklere sahip resimlerden yararlanılmıştır. Uygulama sonuçlarından, şekil ve renk temelli metotların beraberce kullanılmasının daha kesin sonuçlar yarattığı gözlenmiştir. Buna ek olarak, bu metotların beraber uygulanması aramak yapmak için kullanılan bilgi alanının daralması nedeniyle işlem zamanını kısaltmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, detection of traffic signs is studied. Since, both color and shape properties of traffic signs are distinctive; these two properties have been employed for detection.Detection using color properties is studied in two different color domains in order to examine and compare the advantages and the disadvantages of these domains for detection purposes.In addition to their color information, shape information is also employed for detection purpose. Edge information (obtained by using the Sobel Operator) of the images/frames is considered as search domain to find triangular, rectangular, octagonal and circular traffic signs.In order to improve the performance of detection process a joint implementation of shape and color based algorithms is utilized. Two different methods have been used in order to combine these two features. Both of the algorithms help reducing the number of pixels to check whether they belong to a sign or not. This, of course, reduces the processing time of detection process.Each utilized algorithm is tested and compared with the others by using both static images from different sources and video streams. Images having adverse properties are used in order to state algorithms response for some specific conditions such as bad illumination and shadow. After implementation, results show that joint implementation of the color and shape based detection algorithms produces more accurate results. Moreover, joint implementation reduces the processing time of the detection process when compared to application of algorithms individually since it diminishes the search domain.
Benzer Tezler
- Traffic sign detection using FPGA
FPGA kullanarak trafik işareti tespiti
İBRAHİM ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Sürücü destek sistemleri için yeni yol ve işaret tanıma yöntemleri
New road and sign recognition methods for driver assistance systems
GÜLCAN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Traffic sign recognition for unmanned vehicle control
İnsansız araç kontrolu için trafik işareti tanıma
MEHMET BÜLENT HAVUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
DOÇ.DR. MEHMET METE BULUT
- Real time traffic sign recognition system on FPGA
FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik işareti tanıma sistemi
HASAN IRMAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Vehicle number plate detection: Iraqi plates
Araç plakası tespiti: Irak plakaları
OTHMAN SUBHİ SIDDIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR