Geri Dön

Traffic sign detection using FPGA

FPGA kullanarak trafik işareti tespiti

  1. Tez No: 268431
  2. Yazar: İBRAHİM ÖZKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT, PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Real time traffic sign recognition system on FPGA

    FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik işareti tanıma sistemi

    HASAN IRMAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT

    PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR

  2. Color and shape based traffic sign detection

    Renk ve şekil temelli trafik işareti tespiti

    EMRE ULAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT

    PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR

  3. 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

    Türkçe

    2022

    UlaşımBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP AYDIN

  5. A robust traffic sign recognition system

    Gürbüz trafik işareti tanıma sistemi

    HÜSEYİN CANER BECER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT

    PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR