Gerçek zamanlı gömülü şerit tespit sistemi
Real time embedded lane detection system
- Tez No: 379718
- Danışmanlar: PROF. DR. SARP ERTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
2012 yılında Türkiye'de gerçekleşen ölümlü ve yaralanmalı kazalarda insan faktörü % 99,12 gibi çok büyük oranla birinci derecede sorumlu görülmektedir. Sürücüye ait kusurlu kazalarda aşırı hız etkeni % 31,61 oranı ile başı çekerken doğrultu değiştirme kurallarına uymama % 14,90 oranı ile ikinci büyük kusur payı olmuştur. En önemli yol güvenliği uygulamalarından biri olan şerit takip sistemi konusunda pek çok araba üretici firmaları çalışmalar yapmaktadır. Bu tezin konusu yol güvenliği uygulamalarından biri olan şerit tespit sisteminin gerçek zamanlı gömülü sistemlerde gerçeklemesi ve performans analizinin yapılması üzerinedir. Çalışmamızda mobil ortamlarda yeterli görüntü kaydetme ve işleme kabiliyetine sahip, düşük güç tüketen ve kolay uygulama geliştirme ortamı sağlayan TI DM3730 System on Chip (SoC) bulunan BeagleBoard-xM platformu kullanılmaktadır. DM3730 SoC içerisinde ARM işlemcisinin yanısıra DSP çekirdeğinin olması avantajıyla şerit tespit uygulaması için üç farklı sistem mimarisini gerçekledik. Birinci mimaride görüntüyü almak, işlemek ve anlamdırmak için sadece ARM işlemcisi üzerinde çalışan OpenCV kütüphanesi kullanılırken diğer iki mimaride ise ARM işlemcisi ve DSP birlikte kullanılmaktadır. Şerit tespit sisteminin en önemli bileşenlerinden birisi kenar bulma algoritmasıdır. Bu tezde kenar bulma algoritması olarak literatürde yaygın olarak kullanılan sobel filtresinin yanı sıra 1-bit dönüşümü ve çarpmasız 1-bit dönüşümü olmak üzere üç farklı yöntem gerçeklenmiştir. Bu üç farklı yöntemin yukarıda belirtilen üç farklı mimari için performans karşılaştırmaları yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The human factor has been reported as the main reason of traffic accidents for Turkey in 2012 such that 99.12% of the traffic accidents which resulted in death or injury have been caused by the humans. While 31.61% of the accidents caused by the driver were on account of excessive speed, an improper and unsafe lane change has been in the second place with 14,90%. Lane tracking systems have become one of the major road safety applications and have been extensively studied by many industry-leading car manufacturers. The main topic of this thesis is the implementation and realization of a lane tracking application in an embedded system and the performance analysis in real time. In this perspective, we used the BeagleBoard-xM platform which carries a TI DM3730 System on Chip (SoC) that enables the easy development of mobile video capture and signal processing applications with low battery usage in mobile devices. Since DM3730 SoC includes a DSP core in addition to the ARM processor, we developed and implemented three different system architectures for the lane tracking application. While the first architecture uses OpenCV library that runs on only ARM processor, in order to capture, process and make use of images, the other two architectures use both ARM and DSP processors. One of the main components of the lane tracking system is the edge detection algorithm. In addition to the Sobel algorithm, which is widely used in literature for this purpose, we implemented 1-bit transform and multiplation free 1-bit transform algorithms for a fast edge detection computation. A performance analysis and comparison has been made for these three algorithms using the above mentioned three system architectures.
Benzer Tezler
- Gömülü platformlar için kuşbakışı görüntüler üzerinden derin öğrenme temelli gerçek zamanlı şerit tespit sistemi
Real-time deep learning based lane marking system over bird's eye view for embedded platforms
GÖKHAN TARIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
- Gömülü platformlar için görüntü işleme temelli gerçek zamanlı şerit tespit ve uyarı yöntemleri
Image processing based real-time lane detection and warning methods for embedded platforms
AYHAN KÜÇÜKMANİSA
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
- A new driver warning system development and its implementation on a real-time basis
Yeni bir sürücü uyarı sisteminin geliştirilmesi ve gerçek zamanlı olarak uygulanması
BURAK ÇAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN
- Heterojen gömülü hesaplama kullanılarak ileri yol şerit tespiti
Advanced lane line detection using heterogeneous embedded computing
MUSTAFA EMRE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ERKMEN
- Otomobil bilgi toplama kutusu: Bir mobil ve gömülü sistemler uygulaması
Automotive data collection box : A mobile and embedded systems application
HASAN AYTIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR