Real time traffic sign recognition system on FPGA
FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik işareti tanıma sistemi
- Tez No: 269407
- 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: 94
Özet
Bu tezde, üçgen, çember ve dikdörtgen trafik işaretlerinin tanınması üzerine yeni bir algoritma önerilmiş ve FPGA ortamında gerçeklenmiştir. Bu sistem 32 farklı trafik işaretini yüksek tanıma yüzdesi ile tanıyabilmektedir.Önerilen yöntemde, önce resim kırmızı ve mavi renklere bölümlenmiş ve her bölümlenme sürecindeki bölümlenen alana göre, baskın renge karar verilmiştir. Sonra, bölümlenmiş resme ?Laplacian of Gaussian? kenar tanıma algoritması uygulanmış ve Hough Dönüştürücü şekil çıkarma sürecinde kullanılmıştır. Daha sonra, Bilgilendirici Piksel Yüzdesi (BPY) eşleştirmeye dayalı tanıma çıkarılan şekillere uygulanmıştır.Trafik İşareti Tanıma (TİT) Sistemi, içinde gömülü PPC440 işlemci olan Virtex 5 FX70T FPGA'inde tasarlanmıştır. Bazı TİT modülleri FPGA mantık kapıları kullanılarak geriye kalan modüller ise PPC440 işlemcisi kullanılarak tasarlanmıştır. FPGA ve PPC440 arasındaki görev dağılımı bunların yetenek ve eksiklikleri göz önünde bulundurularak yapılmıştır. Sistemi optimize etmek için, FPGA ve gömülü işlemciyi beraber kullanmanın sağladığı faydalardan yaralanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new algorithm is proposed for the recognition of triangular, circular and rectangular traffic signs and it is implemented on an FPGA platform. The system can recognize 32 different traffic signs with high recognition accuracy.In the proposed method, first the image is segmented into red and blue regions, and according to the area of the each segment, the dominant color is decided. Then, Laplacian of Gaussian (LoG) based edge detection is applied to the segmented image which is followed by Hough Transform for shape extraction. Then, recognition based on Informative Pixel Percentage (IPP) matching is executed on the extracted shapes.The Traffic Sign Recognition (TSR) system is implemented on Virtex 5 FX70T FPGA, which has an embedded PPC440 processor. Some modules of TSR algorithm are designed in the FPGA logic while remaining modules are designed in the PPC440 processor. Work division between FPGA and PPC440 is carried out considering their capabilities and shortcomings of FPGA and processor. Benefits of using an FPGA with an embedded processor are exploited to optimize the system.
Benzer Tezler
- Real-time traffic sign detection and recognition on FPGA
FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik işareti bulma ve tanımlama
HÜSEYİN YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- 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 yöntemleriyle trafik işaretlerinin gerçek zamanlı sınıflandırılması
Real-time classification of traffic signs with deep learning methods
KEMAL USANMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
- Trafik işaretlerini tanıyan bir sürücü güvenlik destek sistemi
A driver safety support system which recognize traffic signs
MEHMET ZAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ
- 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