Road lane detection system with convolutional neural network
Konvolüsyonel yapay sinir ağları ile şerit takip sistemi
- Tez No: 467573
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TARKAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Günümüz dünyası otomotiv sektöründe önemli bir yer alan ve gündelik hayatımızda hayati öneme sahip olmaya başlamış sürüş güvenliği ve sürücü asistan sistemleri özellikle bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ve sektörde daha fazla yer edinmesi ile çok daha fazla araç içerisinde standart olmaya başlamış ve gelişen teknoloji ekipmanlari ile birlikte daha verimli çözümler için daha gelişmiş algoritmalardan faydalanmaktadır. Bunlara örnek olarak verilebilecek ve bir sürücünün sürüş güvenliğinde önemli bir yeri olan şerit takip sistemleri otomotiv sektöründe kullanılmaya başlanmis ve yine teknolojinin gelişimi ile birlikte daha verimli ve komplike bir hale gelmiştir. İlk zamanlar araç önüne yerleştirilen bir kamera ve bu kameradan elde edilen görüntülerin işlenmesi ile başlayan bu yenilikleri lazer sensör kullanımı, coğrafi koordinat sistemi desteği ve radar sistemleri takip ederek otonom araç teknolojisinde gelişim devam etmektedir. Bu tez içerisinde özellikle veri depolama elemanları, hafıza birimleri ve çoklu çekirdek destekli mikro işlemci maliyetlerinin düşmesi ile birlikte uygulanabirliği sağlanan, inter- net teknolojileri ile toplanan veriler ve bu verilerin işlenmesi için gelişmeye başlayan derin öğrenme tekniklerinden konvolüsyonel yapay sinir ağları ve bilgisayar görüşü metodları birleştirilerek otonom araçlar şerit takip sistemi şerit algılama yöntemi önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Occupying a significant place in today's automotive industry and being of vital importance in our daily lives, driving safety and driver assistance systems have become standard in more and more vehicles, especially by means of improvements in computer technologies and having a place in the industry, and they use more improved algorithms for more efficient solutions with developing technology equipment. As an example of these, being very important for the safety of driver, road lane detection system is now used in automotive industry and with the technological improvements, it has become more efficient and sophisticated. In the earlier stages, it was only a camera set in front of the vehicle and processing of the images taken by this camera. This innovation is followed by laser sensor, geographic coordinate system assistance and radar systems and with these innovations autonomous vehicle technology keeps improving. In this thesis, by using deep learning methods, which are used for the processing of the data collected by internet technologies and are enabled to be applicable with the reduction of the costs of data storage components, memory units and multi-core microprocessors, one of the technique from deep learning is called convolutional artificial neural networks and computer vision methods is combined and autonomous vehicle road lane detection system method is proposed.
Benzer Tezler
- Otonom araçlar için GPU kullanarak gerçek zamanlı yapay zeka temelli engel algılama sistem tasarımı
Obstacle detection system design based on real-time artificial intelligence using GPU for autonomous vehicles
MUSTAFA ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI ÖMER DOKUMACI
- Derin evrişimsel sinir ağlarını kullanılarak araç, insan ve trafik işaretlerinin tanınması
Recognition of vehicle, human and traffic signs using deep convolutional neural networks
GÜLYETER ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT KÖKER
- 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
- Sürücü destek sistemleri için yeni yol ve işaret tanıma yöntemleri
New road and sign recognition methods for driver assistance systems
GÜLCAN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Automated lane change decision making for autonomous vehicles using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri ile otonom araçlarda şerit değişimine karar verme
MEHDI NASIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. GÜLAY ÖKE GÜNEL