Geri Dön

İmge içeriği tabanlı nesne sınıflandırma

Image content based object classification

PDF İndir

  1. Tez No: 647340
  2. Yazar: YEŞİM KALKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA TELATAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Görüntü işleme teknolojileri savunma, medikal, haberleşme ve otomotiv olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Yapay zekanın görüntü işleme teknolojilerinde kullanılması, otomotiv sektöründe otonom araç çalışmalarını hızlandırmıştır. Bu çalışmada, özgün olarak bir yapay sinir ağı tasarlanarak ağa gelen resimlerin otomatik olarak trafik işaretlerini algılaması ve tanıması amaçlanmıştır. Bu amaçla, 10 farklı sınıfa ait işaretlerin tanınması, sınıflandırılması ve görüntü üzerinde işaretlenmesi için derin öğrenme tekniği kullanılmıştır. Tez çalışması kapsamında tasarlanan özgün YZNet ağı giriş, çıkış ve gizli katmanlar dahil 16 katmandan oluşmaktadır. YZNet öncelikle sınıflandırma için Evrişimli Sinir Ağı (CNN) yöntemi tercih edilerek Alman Trafik İşareti Tanıma Veri Kümesi (The German Traffic Sign Recognotion Benchmark) kullanılarak denetimli (gözetimli) öğrenme çeşidiyle eğitilmiştir. Eğitim için kullanılan resim sayısı 26640 adettir. YZNet ağının bu veri setindeki sınıflandırma başarı oranı %93.05 olarak gözlemlenmiştir. Resimde bulunan trafik işaretlerinin tespit edilerek ve tanınarak sınırlayıcı kutu ile işaretlenebilmesi ve etiketleyebilmesi için çalışmada tasarlanan YZNet ve literatürde yer alan AlexNet ve Cifar10Net ağları, Bölgesel Evrişimli Sinir Ağı (R-CNN) yöntemi tercih edilerek tekrar eğitilmiştir. R-CNN yöntemiyle yapılan eğitim ve testler için Alman Trafik İşareti Bulma Veri Kümesi (The German Traffic Sign Detection Benchmark) kullanılmıştır. Veri setinde 600 adet resim eğitim, 300 adet resim test için kullanılmıştır. Yapılan performans değerlendirmelerinde yanlış alarm oranı en düşük AlexNet'de 0.2, Cifar10Net'de 0.25 ve YZNet'de 0.72 olarak elde edilmiştir. Doğruluk değerleri ise en yüksek AlexNet'de %98.33, Cifar10Net'de %98.33 ve YZNet'de %96.95 oranlarında elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Image processing technologies are used in many fields which are defense, medical, communication and automotive. The use of artificial intelligence in image processing technologies has led to speed up autonomous vehicle studies in the automotive sector. In this study, it is aimed at an artificial neural network that was originally designed to automatically detect and recognize traffic signs on the images coming to the network. For this purpose, supervised deep learning technique was used to identify, classify and mark the signs belongs to 10 different classes. YZNet network, which is designed within the scope of the thesis, consists of 16 layers including input, output and hidden layers. Firstly, YZNet was trained using the German Traffic Sign Recognition Benchmark, using the Convolution Neural Network (CNN) method with supervised learning for classification. The number of pictures used for education is 26640. In this data set, the accuracy of the YZNet network was 93.05%. YZNet network designed in the study and AlexNet and Cifar10Net networks are available in the literature were retrained using the Regional Convolution Neural Network (R-CNN) method to detect and recognize traffic signs in the image and mark them with a bounding box and put the label on them. The German Traffic Sign Detection Benchmark was used for training and testing with the R-CNN method. 600 pictures in the data set were used for training and 300 pictures for testing. In the study the lowest false alarm rates were obtained as 0.2 in AlexNet, 0.25 in Cifar10Net and 0.72 in YZNet. The highest accuracy values were obtained as 98.33% for AlexNet, 98.33% for Cifar10Net and 96.95% for YZNet.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    39177

    Bayes tümleştirme teknikleri kullanılarak yüzey kurma ve ayrıt sezme

    Visual surface recontruction and boundary detection using bayesian integration

    BİLGE GÜNSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDAL PANAYIRCI

  2. Tez No

    143475

    Combining image features for semantic descriptions

    Anlamsal tanımlamalar için görüntü öznitelikleri birleştirme

    MEDENİ SOYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

  3. Tez No

    439441

    Uzaktan algılama görüntülerinin süperpiksel tabanlı sınıflandırılması

    Superpixel based classification of remote sensing images

    SERTAÇ ARISOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KORAY KAYABOL

  4. Tez No

    894620

    Compressed domain image classification with sub-band data fusion

    Sıkıştırılmış düzlemde alt-bant bileşen harmanlama yöntemi ile görüntü sınıflandırma

    BERK ARICAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    DR. LEVENT ÇARKACIOĞLU

  5. Tez No

    35766

    Implementation of an iconic indexing technique for pictorial query processing

    Resimsel sorgulama işlemi için bir simgesel dizin tekniği gerçekleştirimi

    CEMİL ULU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ

Geri Dön