Konvolüsyonel sinir ağı kullanılarak trafik işaretlerini gerçek zamanlı bulma ve tanıma
Real-time detection and recognition of traffic signs using convolutional neural network
- Tez No: 687183
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞABAN AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akıllı araç teknolojilerinin hızla gelişmekte olduğu dünyamızda makine öğrenim yöntemi ile mevcut araçlarda da kullanılmaya başlanan ve gün geçtikçe geliştirilen trafik işaretleri tanımlama problemine değinilmiştir. Bu amaçla gerçek zamanlı olarak trafik işaretlerini tanımak için, katkı yapılan ve yararlanılan veri seti Türkiye Trafik Veri Seti (TTVS 2020) ile iki ayrı model eğitilecek olup bu modellerin farklı ortamdaki (bilgisayar-mobil-IoT geliştirme kartı) durumları değerlendirilecektir. Çalışmanın trafik işaretlerini tanıma ve ülkemizde bu probleme yönelik oluşturulan veri setine katkı sağlanacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
In our world where smart vehicle technologies are developing rapidly, the problem of identifying traffic signs, which is being used in existing vehicles with the machine learning method, and which is being developed day by day, is mentioned. For this purpose, the knowledge of real-time traffic signs, made contributions and used data set Turkey Traffic Data Set (TTVS Github 2020), two models with these models in different media (PC-mobile-IoT development board) will be trained. the situation will be evaluated. It is thought that the study will contribute to the recognition of traffic signs in our country and the data set created for this problem.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleriyle trafik işaretlerinin gerçek zamanlı sınıflandırılması
Real-time classification of traffic signs with deep learning methods
KEMAL USANMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
- Development of an image processing utility package (IPUP)
Başlık çevirisi yok
ALİ HAYDAR GÖKTOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NEŞE YALABIK
- Konvolüsyon çekirdekli volterra integral denklemleri
Volterra integral equations with convolution kernel
ÖMER FARUK TEMİZER