Traffic sign detection using FPGA
FPGA kullanarak trafik işareti tespiti
- Tez No: 268431
- 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: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Bu tezde, FPGA donanımı kullanılarak trafik işaretlerinin gerçek zamanlı tespitigerçekleştirilmiştir. Trafik işaretleri kendine özgü renk ve şekil bilgisine sahiptir.Bu yüzden, renk ve şekil bilgisine dayalı algoritmalar, FPGA üzerinde gerçeklemekiçin seçilmiştir. FPGA'ler bütün trafik işaret tespit sistemini gerçeklemek içinyeterli donanım mantığına sahiptir.Resim veya video üzerindeki renk bilgisi, trafik işareti tespit sürecinin taramaalanını küçültmek için kullanılır. Bu amaçla, ilk önce FPGA kullanılarak YUVrenk uzayından RGB renk uzayına çevrim gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, renkeşikleme algoritması kullanılarak video üzerindeki trafik işaretlerinin olası yerleribulunmuştur.Kenarlar, cisimlerin şekilleri hakkında önemli bilgiler veren en önemli görüntüözelliklerinden biridir. Sobel kenar belirleme algoritması FPGA üzerindegerçeklenmiştir. Video üzerinde renk bölütleme işleminden sonra, FPGA üzerindeçalışan Sobel algoritması olası trafik işaretlerinin kenarlarını bulmak için kullanılır.Daha sonra, radial simetri tabanlı şekil belirleme algoritması sayesinde daireseltrafik işaretleri tespit edilir.FPGA'de gerçeklenen her algoritma video ve resimler üzerinde ayrı ayrı testedilmiştir. Ayrıca, renk ve şekil özelliklerinin beraber kullanılmasına dayalıalgoritma da test edilmiştir. Renk ve şekil bilgisini beraber kullanılması olası trafikişaretlerinin bulunduğu alanı sınırlanmış, dolayısıyla işlem zamanını düşürmüştürMimarinin FPGA kullanılarak tasarlanması, trafik işaret tespit sistemini taşınabiliryapmıştır. Ayrıca diğer bilgisayar tabanlı işaret tespit sistemlerine göre daha etkilibir sistem olmuştur. Sonuçlanan donanım fiyatın ve kendi başına çalışabilirliğinönemli olduğu yerler için uygundur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, real time detection of traffic signs using FPGA hardware is presented.Traffic signs have distinctive color and shape properties. Therefore, color and shapebased algorithms are chosen to implemented on FPGA. FPGA supports sufficientlogic to implement complete systems and sub-systems.Color information of images/frames is used to minimize the search domain ofdetection process. Using FPGA, real time conversion of YUV space to RGB spaceis performed. Furthermore, color thresholding algorithm is used to localize the signin the image/video depending on the color.Edges are the most important image/frame attributes that provide valuableinformation about the shape of the objects. Sobel edge detection algorithm isimplemented on FPGA. After color segmentation, FPGA implementation of Sobelalgorithm is used to find the edges of candidate traffic signs in real time. Later,radial symmetry based shape detection algorithm is used to determine circulartraffic signs.Each FPGA implemented algorithm is tested by using video sequences and staticimages. In addition, combined implementation of color based and shape basedalgorithms are tested. Joint application of color and shape based algorithms are usedin order to reduce search domain and the processing time of detection process.Designing architecture on FPGA makes traffic sign detection system portable as afinal product and relatively more efficient than the computer based detectionsystems. The resulting hardware is suitable where cost and compactness constraintsare important.
Benzer Tezler
- 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
- Color and shape based traffic sign detection
Renk ve şekil temelli trafik işareti tespiti
EMRE ULAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Derin öğrenme ile trafik işaretlerini tanıyan bir sürücü destek sistemi
A driver assistance system that recognizes traffic signs with deep learning
MOHAMED TAGHİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
UlaşımBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiAkıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER
- Derin öğrenme tabanlı gerçek zamanlı video analiz uygulamaları için dağıtık kenar hesaplama sistemi
Distributed edge computing system for deep learning based real-time video analysis applications
İRFAN KILIÇ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP AYDIN
- A robust traffic sign recognition system
Gürbüz trafik işareti tanıma sistemi
HÜSEYİN CANER BECER
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR