Multi-language license plate recognition
Çok-dilli plaka tanıma
- Tez No: 667410
- Danışmanlar: PROF. DR. SARP ERTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Gerçek hayattaki birçok bilgisayarlı görme uygulaması, nesne algılama ve tanımaya giderek daha fazla odaklanmaktadır. Derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarla elde edilen yüksek doğruluk seviyeleri, son yıllarda bu tür yöntemlere olan ilgiyi artırmıştır. Plaka tespiti ve tanınması uzun yıllardır kapsamlı bir şekilde incelenmektedir. Bununla birlikte, daha doğru ve dilden bağımsız yaklaşımlar hala güncelliğini korumaktadır. Bu tezde, çok dilli plakaları tespit etmek ve tanımak için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşımın dört modülü vardır ve her bir modül yeni bir konvolüsyonel sinir ağı mimarisi kullanılarak geliştirilmiştir. ResNet çekirdek ağına sahip YOLOv2 detektörü, plaka tanıma modülü için kullanılır. Karakter bölütleme modülü için yeni bir çekirdek ağ tasarımına sahip daha hızlı R-CNN detektörü kullanılmıştır. Plaka sınıflandırma ve karakter tanıma modülleri için yeni düşük karmaşıklıkta konvolüsyonel sinir ağı mimarileri önerilmiştir. Her modül ayrı ayrı eğitilmiş ve test edilmiştir, eğitimli modüller önerilen sistemi oluşturmak ve test etmek için kullanılmıştır. Modüller, ilgi alanını çok uluslu ve çok dilli plaka tanıma sistemine doğru ilerletebilecek umut verici sonuçlar elde etmiştir. Ayrıca, yeni bir plaka görüntü veri seti sunulmuştur, bu veri kümesinde her modül için bir tane olmak üzere dört görüntü seti bulunmaktadır. Yeni veri kümesi görüntüleri, kapsamlı bir işgücü sürecinde manuel olarak sınıflandırılmış ve etiketlendirilmiştir. Veri setinde Türkiye, Avrupa, ABD, Birleşik Arap Emirlikleri ve Suudi Arabistan ülkelerinden plakalar bulunmaktadır. Veri seti hazırlıkları, eğitim, test ve derin öğrenme mimarilerinin uygulanması için 6 GB bellek GPU destekli bir MATLAB platformu kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Many real-life machine vision applications are increasingly bringing into focus on object detection and recognition. The high accuracy levels achieved with deep learning-based approaches have raised interest in such approaches in recent years. License plate detection and recognition have been extensively studied over decades. However, more accurate and language-independent approaches are still in demand. In this thesis, a new approach to detect and recognize multi-language license plates is proposed and studied. The proposed approach has four modules and each module is implemented using a new convolutional neural network architecture. The YOLOv2 detector with ResNet core network is utilized for license plate detection module. Faster R-CNN detector with a new core network architecture is used for character segmentation module. Novel low complexity convolutional neural network architectures are proposed for license plate classification and character recognition modules. Each module is trained and tested separately, and the trained modules are used to build and test the proposed system. The modules show very promising results that may move the field forward toward multi-national and multi-language license plate recognition system. Furthermore, a new license plate images dataset is presented, this dataset has four image sets, one for each module. The new dataset images were collected classified and annotated manually in an extensive labor process. The dataset includes license plates from Turkey, Europe, USA, United Arab Emirates and Saudi Arabia. A MATLAB platform with six-gigabyte memory GPU is used for dataset preparation, training, testing and implementation of deep learning architectures.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma
Optical character recognition with artificial neural network
MURATCAN UZTEMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER
- Vehicle position estimation and vehicle classification using deep convolutional neural networks
Araç konum tahmini ve araç sınıflandırması derin evrimsel sinir ağları kullanarak
BASHAER ISAM HASAN KABEAYLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YASA EKŞİOĞLU ÖZOK
- Üç serbestlik dereceli bir koordinat ölçüm cihanının tasarım ve imalatı
DesiGN and manufacture of a three dimensional coordinate measurement machine
ÖMÜR BAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- Meşîhat Arşivi'ne göre Halepli Osmanlı ulemâsı
Aleppo's Ottoman ulema according to Meşihat Records
ÖZKAN DİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
TarihHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiTarih Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN HATİPOĞLU
- Ortaöğretim müdürlerinin liderlik stilleri ve iletişim becerileri arasındaki ilişkinin öğretmen algılarına göre değerlendirilmesi
Relationship between liedership styles and comunication skills of secondary school principals, according to teachers perceptions (exempel in sisli town)
HÜSNÜ CESUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Denetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAT ÇALIŞKAN