Akıllı ulaşım sistemleri için karayolu tipi, kavşak ve virajların derin öğrenme yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of highway type, intersections and curves for intelligent transportation systems by deep learning methods
- Tez No: 612833
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kuramsal Temeller Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Son günlerde akıllı ulaşım sistemleri alanında geliştirilen otonom araçlar ve ileri sürücü destek sistemleri için yeni fikirler ve senaryolar üretilmektedir. Otonom araçlar ya da sürücü destek sistemlerinde, karayolunda tanıma işlemi için çoğunlukla bilgisayar görü teknikleri kullanılmakta ya da lazer sinyal işleme teknikleri uygulanmaktadır. Görüntü işleme yöntemleri, lazer sinyal işleme yöntemlerine göre daha düşük maliyetli çözümler üretebilmektedir. Görüntü işleme tekniklerine ek olarak derin öğrenme yöntemleri kullanılarak nesne ve yol tipinin tespiti yapılabilir. Bu tez çalışmasında, karayolunda bulunan kavşaklar, yaya geçitleri, virajlar, yol ayrımları gibi önemli bölgelerin gerçek görüntüleri ilk defa bir tanıma problemi olarak ele alınmış, görüntü işleme ve derin öğrenme metoduyla tespit edilmiştir. Görüntü işleme aşamasında, yol görüntülerinin yapısı ve çekimine göre üst ve alt noktaları kırpılarak ilgili bölgenin tespiti için bir metot geliştirilmiş ve elde edilen görüntülerin derin öğrenme mimarisi ile tanınması sağlanmıştır. Geliştirmiş olduğumuz yöntem ve farklı tanıma algoritmaları ile görüntüler test edilmiştir. Modelimizin hem algoritmalara göre hem de literatürdeki farklı veri setleri kullanılarak geliştirilen çalışmalara göre oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Kamera görüntüleri kullanılarak gerçek zamanlı sistemler hazırlanabilir ve uygun maliyetli çözümler sunulabilir. Geliştirilen bu yöntemin sürücü destek sistemleri için uygulanabilir olduğu, hem araçlar hem de sürücülerin uyarılması gibi birçok alanda kullanılabilecek etkili bir yapı olduğu söylenebilir. Ayrıca bu çalışma, karayollarında bulunan trafik işaretleri ile gerçek yol durumlarının eşleşip eşleşmediği gibi tespit ve doğrulama sistemleri için de kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Recently, new ideas and scenarios have been produced for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems developed in the field of intelligent transportation systems. In autonomous vehicles or driver assistance systems, computer vision techniques are often used for road recognition, or laser signal processing techniques are applied. Image processing methods can produce lower cost solutions than laser signal processing methods. In addition to image processing techniques, the object and path type can be determined using deep learning methods. In this thesis, real images of important regions such as intersections, pedestrian crossings, bends, left-right intersections on the road have been dealt with for the first time as a recognition problem and determined by image processing and deep learning method. In the image processing stage, a method has been developed for the determination of the relevant region by clipping the top and bottom points according to the structure and attraction of road images and the acquired images were recognized with deep learning architecture. Images have been tested with the method we developed and different recognition algorithms. It has been found that our model gives very good results both according to algorithms and studies developed using different datasets in the literature. Using camera images, real-time systems can be prepared and cost-effective solutions can be provided. It can be said that this developed method is applicable to driver support systems and it is an effective structure that can be used in many fields such as warning of vehicles and drivers. Also, this study can be used for detection and verification systems as well as whether traffic signs on highways match actual road conditions.
Benzer Tezler
- Kordon tipi trafik bölgelerinde akıllı trafik sayım araçları yardımıyla sürdürülebilir bir başlangıç-son matrisi geliştirilmesi
Developing a sustainable origin-destination matrix with intelligent traffic measurements tools in cordon-type traffic zones
BEYLUN ÖZLÜ
Doktora
Türkçe
2024
TrafikYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SİNAN YARDIM
- Akıllı ulaşım sistemlerinin analizi ve uygulamaları
Analysis and application of intelligent transportation systems
TUĞÇE AÇIKGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NECMİYE ÖZLEM ÜNVERDİ
- Trafik yönetim tekniklerinin incelenmesi: Akıllı ulaşım sistemleri bağlamında trafik yönetiminin geleceği
Review of traffic management techniques: The future of traffic management in the intelligent transportation system context
ÖZGÜR TALİH
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
KazalarBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiAkıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECLA TEKTAŞ
- Akıllı ulaşım sistemi uygulamalarıyla hava kirliliğinin azaltılması: Dilovası senaryosu
Reduce air pollution with intelligent transportation systems applications: Dilovasi scenario
ONUR ALP ARSLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- Development of a control strategy for urban traffic management system of İstanbul
İstanbul kent içi trafik yönetim sistemi için kontrol stratejisi geliştirilmesi
OĞUZ CAN
Doktora
İngilizce
2005
Mühendislik BilimleriMarmara ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ ERCAN