Geri Dön

Yapay zeka tabanlı plaka tanıma ile bariyer kontrolü

Artificial intelligence based barrier control with license plate recognition

  1. Tez No: 392561
  2. Yazar: BİRKAN GÖÇERLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. REMBİYE KANDEMİR, DOÇ. DR. HİLMİ KUŞÇU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Yapay zeka, insan zekasına özgü olan, algılama, öğrenme, fikir yürütme, sorun çözme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen ve düşüncelerinden tepkiler üretebilen bir sistem olarak tanımlanmaktadır. Plaka tanıma uygulamaları genellikle kontrol ve güvenlik amacıyla kullanılan, ihtiyaç duyulan bir sistemdir. Mevcut teknolojik gelişmelerin ışığında insansız olarak yapay zeka kullanılarak geliştirilecek sistem, trafik denetleme, gişe uygulamaları, otopark giriş çıkış yönetimi vb. alanlarda araçların kontrolünde verimli olarak kullanılabilecektir. Yapılan çalışma Karayolları Trafik Yönetmeliğindeki Türk plaka standartlarına uyan ve tek satır olan, sivil araçlar için geliştirilen bir uygulamadır. Tasarlanan sistemde plaka alanının tespiti için imgeye morfolojik işlemler uygulanmakta ve imgedeki nesnelerin kenar tespitleri yapılmaktadır. Önceden belirlenen kriterlere uyan alanlar kesilerek plaka alanı tespit edilmektedir. Çıkarılan plaka alanındaki gereksiz nesneler temizlendikten sonra karakterler ayrıştırılmakta ve karakterler OCR motoru ile işleme sokularak plaka tanınmaktadır. Tanınan plaka için bariyer açılmaktadır. Çalışmada plaka yerinin tespiti için %100, karakter ayrıştırma için %99,33 ve tanıma için %95,30 doğruluk oranlarına ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence is defined as a system producing reactions from ideas and showing autonomous behaviours or high cognitive functions such as perception, learning, stating opinion, problem solving which are peculiar to human intelligence. License plate recognition practices are a needed system generally used for control and security. By means of present technological developments, this system, which will be developed with artificial intelligence without human being, will be used in traffic inspection, box office applications, car park entrance and exit management etc. This study is targeted to be an application for civil vehicles with single line that are compatible with Turkish license plate standards in Highway Regulations. In premeditated system, morphological operations are applied for identifying plate area and the edge detection of the images is done. Plate area is established by cutting the areas which are suitable for preset criterions. After cleaning unnecessary objects in the displacement plate area, characters are analyzed and the plate is recognized by processing characters with Optical Character Recognation module. The barrier is opened for recognized plate. In this study, validity percentages are % 100 for identifying plate localization, %99,33 for character segmentation and % 95,30 for recognisation.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme tabanlı şeffaf nesne tanıma

    Deep learning based transparent object detection

    KORHAN MUTLUDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN BİLGİN

  2. Derin öğrenme temelli sinirsel ağlar kullanılarakaraç marka ve plaka tanımlamalıgüvenlik sisteminin gerçekleştirilmesi

    Implementation of vehicle brand and plate recognition security system by using deep learning based neural networks

    RECEP TANIL CENGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI

  3. Gömülü sistem platformu üzerinde görüntü işleme tekniklerinin uygulanması

    Image processing techniques on embedded system

    SERTAÇ YAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ EROL

  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. Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images

    Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi

    MURAT MERT ÇELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU