A deep learning based real-time object detection implementation in a virtual instrument cluster
Sanal gösterge panelinde derin öğrenme tabanlı gerçek-zamanlı nesne algılama uygulaması
- Tez No: 611482
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Lüks ve güvenlik otomotiv endüstrisinde iki vazgeçilmez bileşen hale gelmiş durumdadır. Lüks, araç yolcular ile ilgiliyken güvenlik sadece yolcularla ilgili değil, aynı zamanda aracın kendisi ve aracı çevreleyen nesneler yani; insanlar, diğer araçlar veya herhangi yol kenarındaki nesneler vb. ile de ilgilidir. Bu tanım genellikle yol trafik güvenliği olarak adlandırılır. Araç ve yol trafik güvenliği için kullanılabilecek birçok teknoloji vardır. Bu çalışmada, sanal gösterge panelinde uygulanan Gelişmiş Sürücü Destek Sistemi (ADAS) oluşturmak için derin öğrenme tabanlı bir gerçek-zamanlı nesne algılama algoritması kullanılmıştır. Gerçek bir aracının CAN BUS'undan gelen veriler OBD-II portu üzerinden okunmuş ve tasarlanan gösterge panelinde gösterilmiştir. Sanal gösterge panelinin grafik arayüzü, alınan verileri gerçek-zamanlı olarak göstermek için OpenGL kullanılarak tasarlanmıştır. Arabaya monte edilmiş bir kamera tarafından görüntülenen canlı görüntüler, gerçek-zamanda nesne algılama ve sınıflandırma için nesne algılama algoritmasına iletilmiştir. Ardından, bu bilgilerin hepsi sanal gösterge panelinde tek bir entegre sistem olarak gösterilmiştir. Sistem 20 fps hızına ve 79% doğruluğuna kadar görüntü işleyebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Luxury and safety have become two indispensable components in the automotive industry. Luxury is related to the passengers of the vehicle themselves. But safety is related not just to the passengers, but also to the vehicle itself and the objects surrounding the vehicle including human beings, other vehicles and any other roadside objects. This definition is generally called road traffic safety. There are many vehicle and road traffic safety technologies. In this study, a deep learning based real-time object detection algorithm is used to create an Advanced Driver-Assistance System (ADAS) that is implemented in a virtual instrument cluster. The data coming from the CAN-BUS of a vehicle is read via ODB-II port and displayed in the cluster as well. A virtual cluster graphical interface is designed using OpenGL to show the received data in real-time. A live stream captured by a camera installed on the car is fed to the object detection algorithm for real-time object detection and classification. Next, all are shown in the virtual cluster as a one integrated system. The system is able to process by up to 20 fps and accuracy up to 79%.
Benzer Tezler
- Otonom araçlar için gerçek zamanlı nesne tanıma ve uzaklık tahmini sistem tasarım ve uygulaması
Real-time object recognition and distance estimated system design and implementation for autonomous vehicles
SALİH PALAMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Mobil cihazlar ile derin öğrenme mimarisi kullanarak gerçek zamanlı video nesne izleme
Deep learning architectures for real-time video object tracking by mobile devices
ULAŞ TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Gerçek zamanlı videolardan kalabalık ve sosyal mesafe tespiti için yolo algoritmalarının performans analizi: Covıd-19 uygulaması
Performance analysis of yolo algorithms for crowd and social distance detection from real-time videos: A Covid-19 implementation
MEHMET ŞİRİN GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIğdır ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEKİN IŞIK
- Doğal dille sorgulanabilir video özetleme sisteminin tasarlanması ve uygulanması
Design and implementation of a natural language queryable video summarization system
MUHAMMED ABDULHAMİD KARABIYIK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL
- Deep learning aided data detectionfor future wireless communication systems
Gelecek nesil telsiz haberleşme sistemleri içinderin öğrenme yardımıyla data tespiti
MERVE TURHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN