Geri Dön

Derin öğrenme yöntemleri ile trafik işareti tanıma

Traffic sign recognition with deep learning methods

  1. Tez No: 595818
  2. Yazar: OKAN YILDIRAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM YILDIZ
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Gelişen araç teknolojileri ile birlikte sürücüye yardımcı olacak sistemler ön plana çıkmaktadır. Bu sistemler sürüş emniyetini ve konforunu artırmak için gün geçtikçe daha fazla araca entegre edilmektedir. Sürücüye yardımcı olan bu sistemler bir yandan da otonom araçlar için önemli bir altyapıyı oluşturmaktadır. Otonom araçların emniyetli bir şekilde kullanılabilir olması için etrafındaki tüm bilgiyi elde edebilen, bu bilgileri doğru bir şekilde yorumlayan ve karar alabilen sistemler olması gerekmektedir. Otonom araçların kullanabileceği en önemli bilgilerden biri ise sürüş sırasında karşılaşılan trafik işaretlerinin içeriğidir. Trafik işaretlerinin tespit edilebilmesi için araç üzerinde bulunan bir kamera ile çevrenin görüntüsünün alınması gerekmektedir. Bu işaretlerin görüntü üzerinden tespit edilmesi, görüntü işleme ve makine öğrenmesi alanları için zorlayıcı bir problemdir. En büyük problemlerden biri ise veri setlerinin yetersiz olmasıdır. Bu noktada Türkiye'deki yollardan elde edilen bir görüntü ve video veriseti bulunmamaktadır. Bu tezde, Türkiye'de toplanan görüntü ve videolar ile trafik işareti veriseti oluşturulmuştur. Bu verisetinde farklı hava koşullarında günün farklı zamanlarında (gündüz-gece) elde edilen görüntüler bulunmaktadır. Bu tezde sürücü yardım sistemlerinde ve otonom araçlarda kullanılmak üzere, derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri ile eğitilmiş, verilen görüntü üzerinden trafik işaretlerinin konumunu ve içeriğini gerçek zamanlı olarak tespit edebilen bir sistem gerçeklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Advancing vehicle technology increases the interest of the systems which help to drivers. These systems are being integrated to more vehicles everyday to make better safety and comfort while driving. Such systems also make an important infrastructure for autonomous vehicles. To make safer autonomous vehicles; these systems have to collect all information around itself, interpret these information correctly and make decisions according to them. One of the most important information which autonomous vehicle can use is traffic sign information while driving. For detecting traffic signs, images of the environment are need to be taken from a camera on the vehicle. Acquiring these signs from the images is a challenging problem for image processing and machine learning fields. One of the most challenging problem is the lack of datasets that containts various traffic signs. At this point, there is no dataset of images and videos that is collected in Turkey's roads. In this project it is a dataset that is collected in Turkey is built. In this dataset, there are images from different times (day-night) and different weather conditions. In this project developed a system that trained with deep learning and image processing methods, detects traffic signs in real time and to be used by driver assistant systems and autonomous systems.

Benzer Tezler

  1. Traffic sign recognition with machine learning methods

    Makine ile öğrenme yöntemleriyle trafik işareti tanıma

    EMİN ALPER SÜRÜCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE DOĞAN

  2. 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

    Türkçe

    2020

    Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAŞİT KÖKER

  3. 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

    Türkçe

    2022

    UlaşımBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER

  4. Sürücü destek sistemleri için yeni yol ve işaret tanıma yöntemleri

    New road and sign recognition methods for driver assistance systems

    GÜLCAN YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU

  5. The navigation of an autonomous car using deep convolutional neural network and lidar measurements

    Derin dönüşümlü sinir ağı ve lıdar ölçümleriyle otonom bir arabanın navigasyonu

    AZEEZ FOLAYEMI ADEBAYO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN METİN ERTUNÇ