Görüntü işleme yöntemleri kullanarak araç marka ve modelinin tespit edilmesi
Detection vehicle brand and model using image processing methods
- Tez No: 574720
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Görüntü işleme tabanlı uygulamalar son yıllarda yaygın bir biçimde pek çok alanda kullanılmaktadır. Sınıflandırma, sayım, ölçme, hedef takibi gibi görevleri yerine getiren pek çok uygulama geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasının amacı, araçların marka ve modelinin tespitinde etkili ve düşük maliyetli bir yöntem kullanarak farklı uygulamalar için çözüm sunmaktır. Araçların marka ve modelinin tespitinde Faster-RCNN modeli kullanılarak yüksek doğrulukta bir algoritma ve sınıflandırma metodu önerilmiş ve gerçeklemiştir. Önerilen çözüm değişik açılardan çekilmiş ve farklı kaynaklardan edilen çeşitli resimler üzerinde test edilmiştir. Çalışmada marka tespitinde Faster-RCNN metodu kullanılmıştır. Marka tespitinde 20 marka 21 sınıf üzerinde çalışılmıştır. Çalışmada bu metot 10 sınıfta %90'in üzerinde, 8 sınıfta %80 ile %90, 4 sınıfta ise %70-%80 arası doğru sonuç vermiştir. Genel başarıda bu metot %89,76 doğru sonuç vermiştir. Çalışmada araç modelinin tespitinde Faster-RCNN metodu kullanılmıştır. Şekil temeli bir görüş benimsenmiştir. 20 markanın 51 modeli üzerinde çalışılmıştır. 51 modelin farklı açılardan çekilmiş 6160 resmi eğitim gerçekleştirilmiştir. 2639 resim üzerinde sınama yapılmıştır. Genel başarıda bu yöntem %69,72 oranda doğru sonuç vermiştir.
Özet (Çeviri)
Image processing-based applications have been widely used in many areas in recent years. Many applications have been developed that perform tasks such as classification, counting, measuring and target tracking. The aim of this thesis is to provide solutions for different applications by using an effective and low cost method in determining the brand and model of vehicles. A high accuracy algorithm and classification method has been proposed and implemented by using Faster-RCNN model in determining brand and model of vehicles. The proposed solution was taken from different angles and tested on various images from different sources. In the study, Faster-RCNN method was used for brand identification. In brand determination, 20 brands and 21 classes were studied. In this study, this method yielded over 90% accuracy in 10 classes, 80-90% in 8 classes, and 70-80% in 4 classes. In general success, this method gave 89.76% correct results. In the study, Faster-RCNN method was used to detect the vehicle model. Shape-based vision was adopted. 51 models of 20 brands have been studied. 6160 training images of 51 models were taken from different angles. Tests were performed on 2639 images. In general success, this method yielded correct results at a rate of 69.72%.
Benzer Tezler
- Ağır ticari araçlarda kirlenme problemlerinin deneysel incelenmesi ve hava kanalı uygulaması
Experimental investigation of soiling problems on high commercial vehicles and corner vane application
MERT ÖLÇEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN DEMİR
- Görüntü işleme ve yapay sinir ağları kullanılarak araç karoserisi sac yüzeyindeki elektriksel direnç nokta kaynaklarının kalite seviyelerinin tespiti
Determination of electrical resistance spot welds quality levels on automotive body sheet surfaces using image processing and artificial neural networks
HİKMET OTMANBÖLÜK
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
- Facial detection using image processing techniques and deep neural network
Görüntü işleme teknikleri ve derin sinir ağı kullanarak yüz algılama
MOHANAD SALAH JASIM ALAZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN
- Görüntü çakıştırma teknikleri kullanarak otomatik kalite kontrol sistemi geliştirilmesi
Development of automated quality control system using image registration techniques
ÖMER AYCAN ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MERT
- Sample-efficient deep learning methods for autonomous systems
Otonom sistemler için verimli örneklemeli derin öğrenme yöntemleri
YUNUS BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE