Traffic sign detection and recognition
Trafik işaretleri bulma ve tanıma sistemi
- Tez No: 463082
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Recognition of traffic sign, detection of traffic sign, color segmentation, HSV, blob analysis, Recognition of traffic sign, detection of traffic sign, color segmentation, HSV, blob analysis
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
OZET Sürücülere navigasyon, güvenlik ve uyarı işaretleri gibi yol işaretleri ile önemli bilgiler verilebilir, bu nedenle bu günlerde otomatik işaretleme ve algılama için bilgisayar tabanlı sistem popülerdir. Ttrafik işareti algılama ve tanıma tasarımı, ulaşım sistemlerine yardımcı olmak için bilgisayar sistemleri kullanilabilir. Bir yolda trafik işaretlerinin bir otomatik algılama sistemi ile donatılmış kameralar gibi robotik yardım eklemek çok yararlı olacaktir. Bu araştırma tezi, trafik işaretini tanımak ve tespit etmek için bir genel bakış ve bazı teknikler sunar. Bu tezde, trafik işaretlerini trafik akışına özerk bir şekilde algılayıp algılayabilen bir Blob analizi yöntemi kullanan bilgisayarlı bir sistem oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasında, uygulanan yaklaşımın güvenilirliği gösterilmiş ve deneysel sonuçları ile başarımı sunulmuştur. Sonuç olarak aktıf olarak kullanılan trafik işaretleri için mükemmel olmasa bile, daha az benzerlik gösteren farklı işaretler dizisi kullanmak tanıma oranını büyük ölçüde artırabilir. Gelecekteki taşımanın özerk araçlarla yapıldığını varsayarsak, kullanılan işaretler kesinlikle insan tarafından algılanabilmesi için değil kolay tespit edlebilir ve tanınabilir olacaktır
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Important information can be provided to the drivers by the signs on the road like navigation, safety and warning thus computer based system for automatic recognition and detection of road sign grow popular these days. Designing a traffic sign detection and recognition use computer capabilities to aid the transportation systems can be very useful it is also possible to add robotic assistance like cameras that are equipped with an auto detection system for traffic signs on the road. This research thesis presents an overview and some technique for recognition and detection of traffic sign, in practice we have implemented Blob Analysis as our method for constructing a computerized system that can traffic signs recognize and detect in an autonomous manner from images that are fed to the system. In this paper we will explain how the implemented approach can be reliable and we will demonstrate the process and experimental results found in the process of implementation. Even if the results are not perfect for the present traffic signs, using a different set of signs with fewer similarities between could greatly improve the recognition rate. Supposing that the future transportation is done with autonomous vehicles, certainly the used signs will be made to be easily detected computationally and not specifically for the human vision.
Benzer Tezler
- A robust traffic sign recognition system
Gürbüz trafik işareti tanıma sistemi
HÜSEYİN CANER BECER
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
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
- 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 using scale invariant feature transform and color classification method
SIFT (scale invariant feature transform) ve renk sınıflama yöntemini kullanarak trafik işareti tanıma
MERVE CAN KUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- 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