Geri Dön

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

  1. Tez No: 526874
  2. Yazar: AYHAN KÜÇÜKMANİSA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte trafik ve sürücü güvenliğine yönelik çalışmalar daha da önemli hale gelmektedir. Sürücüleri sürüş sırasında hataları konusunda uyararak destek olan sistemlere İleri Sürüş Destek Sistemleri adı verilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında mevcut ileri sürücü destek sistemlerinin önemli bir parçası olan şerit tespit ve şeritten ayrılma uyarı sistemleri gerçeklenmiştir. Tez çalışmasının odak noktası gömülü platformlar üzerinde gerçek zamanlı çalışma kapasitesine sahip özgün yöntemler geliştirmektir. Şeritten ayrılma uyarı sistemlerinin başarılı bir şekilde çalışması şerit işareti tespit performansı ile doğrudan ilişkilidir. Bu nedenle şerit işareti tespiti üzerine çalışmalar gerçekleştirilerek bu çalışma kapsamında gerçek zamanlı çalışabilen 5 farklı yöntem önerilmiştir. Geliştirilen sistemler, farklı ARM mimarilerine sahip gömülü platformlarda gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar, tez kapsamında önerilen yöntemlerin, farklı koşullarda şerit işaretlerini mevcut yöntemlere göre gerçek zamanlı çalışmadan ödün vermeden daha yüksek doğrulukta tespit edebildiğini göstermektedir. Geliştirilen gerçek zamanlı akıllı telefon uygulaması ile tez kapsamında önerilen şerit tespit yönteminin tüketici sınıfı cihaz performansı gösterilmektedir. Ayrıca geliştirilen otomotiv standartlarına uygun gerçek zamanlı şeritten ayrılma uyarı sistemi ile gerçek hayat koşullarına uygun bir sistem gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, studies about traffic and driver safety have become more important with the developing technology. The systems that support the drivers by warning them about their faults while driving are called Advanced Driver Assistance Systems. Within the scope of this thesis study, lane detection and departure warning systems have been carried out which are important part of advanced driver assistance systems. The focus of the thesis is to develop novel methods that have real-time working capacity on embedded platforms. Success of the lane departure warning systems is directly related to lane marking detection performance. For this reason, studies on lane marking detection have been carried out and 5 different methods have been proposed in this study which can work in real time. The developed systems have been successfully implemented in real time on embedded platforms with different ARM architectures. Experimental results show that the methods proposed in the thesis can detect the lane markings in different conditions with higher accuracy than the existing methods without sacrificing real time processing performance. The developed real-time smartphone application demonstrates consumer-grade device performance of the lane detection method proposed in this thesis. In addition, a real-time lane departure warning system suitable for automotive standards has been developed to meet real-life conditions.

Benzer Tezler

  1. Gömülü grafik işlemcileri için opencl tabanlı görüntü işleme kütüphanesi ve insan yüzü tespit etme uygulaması

    Opencl based image processing library for embedded gpgpus and a sample face detection application

    OSMAN SEÇKİN ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ ERGİN

  2. Gömülü sistemler üzerinde opencl tabanlı görüntü “işleme kütüphanesi ve kernel füzyon

    Opencl based image processing library and kernel fusion on embedded systems

    HAKKI DOĞANER SÜMERKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. OĞUZ ERGİN

  3. Ai-based visual odometry implementation on an embedded system

    Yapay zeka tabanlı görsel odometrinin gömülü bir sistemde gerçeklemesi

    OĞUZHAN BÜYÜKSOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  4. Haraketli robotların kinematik değişkenlerinin tahmin edilmesi için test platform tasarımı

    Test platform desing for kinematic parameter estimation of mobile robots

    SEZAİ HACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mühendislik BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CAN ULAŞ DOĞRUER

  5. An embedded design and implementation of a facial expression recognition system

    Yüz ifadelerini tanıma sistemi gömülü sistem tasarım ve uygulaması

    ÖMER SÜMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ