Real-time traffic sign detection and recognition on FPGA
FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik işareti bulma ve tanımlama
- Tez No: 340963
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT, PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Trafik, Electrical and Electronics Engineering, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu tezde, trafik işareti bulma ve tanımlama için gömülü bir sistem önerilmiştir. Önerilen sistem önce MATLAB üzerinde tasarlanıp optimize edilmiştir. Optimizasyon işleminden sonra sistem tasarımı FPGA?e aktarılmıştır ve gerçekleme ortamı olarak Virtex-V FX70 model FPGA seçilmiştir. 640x480 boyutunda RGB formatındaki görüntü, bilgisayar arayüzü aracılığıyla FPGA sistemine gönderilmektedir. Bu görüntü kırmızı, mavi ve sarı renkler için sınıflandırılmaktadır. Kırmızı ve mavi renk haritaları 8x8?lik bloklara, sarı renk haritasıysa 32x32?lik bloklara ayrılır. Bu bloklarda bulunan piksellerin en az % 30?u uygun renkteyse, blok geçerli olarak işaretlenir. Bu işlem sonrasında mavi ve kırmızı renk haritaları 80x60 boyutuna indirilmiş olur ve bu haritalarda bölge tespiti yapılır. Bulunan bölgelerin önce boyutları incelenir ve uygun boyuttaki bölgeler geçerli olarak işaretlenir. Daha sonra geçerli bölgelerin, trafik işareti olarak işaretlenmesi için üç şarttan birini sağlanması beklenmektedir: Sarı işarete komşu olması, dikeyde başka bir bölgeye komşu olması ve altında işaret direği tespit edilmesi. Trafik işareti olarak işaretlenen bölgeler 60x60 boyutuna boyutlandırılır ve bu bölgelere sırasıyla renk sınıflandırma ve kenar oluşturma işlemleri uygulanır. Kenar görüntüleri üzerine Hough Dönüşümü uygulandıktan sonra şeklin kenar bilgisi elde edilir. Son olarak, şeklin iç bölgesinde Bilgisel Piksel Yüzdesi (BPY) yüzdesi uygulanarak sonuçlar elde edilir. FPGA sistemi iki bölümden oluşmaktadır: İşlemci sistemi ve donanım (mantık kapıları) sistemi. Renk ayrıştırma, bölge bulma ve direk bulma işlemleri donanım üzerinde yapılırken, geri kalan işlemler işlemci üzerinde yapılmaktadır. Gerçeklenen sistemi test etmek için 162 trafik işareti içeren 132 görüntü sistem tarafından işlenmiştir. Bu görüntüler üzerinde % 90,1 bulma, %90,4 tanımlama başarısına ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an embedded system for traffic sign detection and recognition is proposed. Proposed system is first designed in MATLAB and optimized. After optimization process, system design is transferred to FPGA and Virtex-V FX70 FPGA is selected for implementation platform. 640x480 sized image in RGB format is sent to FPGA system via computer interface. This image is segmented for red, blue, and yellow colors. Red and blue color maps are divided into 8x8 sub-blocks. Yellow color map is divided into 32x32 sub-blocks. After that, blocks which have more than 30 % valid pixels are marked as valid. Red and blue maps are converted into 80x60 and blobs are detected in these maps. Size of the detected blob is examined first and appropriate sized regions are marked as valid. Next, to be marked as traffic sign, valid regions are expected to meet one of the three conditions: Vertical neighboring, yellow sign neighboring and pole detection below the region. Regions marked as traffic sign are interpolated to 60x60. Color segmentation operation is applied to these regions and edges are extracted in segmented images. Hough Transform is applied to edge images and contour information is extracted. Finally, Informative Pixel Percentage (IPP) operation is applied to inner region of the signs and results are obtained. FPGA system is composed of two sub-parts: Processor system and hardware (logic) system. Color segmentation, region detection and pole detection modules are implemented in hardware system. Rest of the operations is implemented in the processor system. To test success of the implemented system, 137 images, which include 162 traffic signs, are sent to this system and 90.1 % detection and 90.4 % recognition rates are achieved.
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
- 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 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
- 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
- Trafik levhalarının evrişimsel sinir ağları ile tanınması
Recognition of traffic signs using convolutional neural networks
BÜŞRA ÖVÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ