Geri Dön

Konvolüsyonel sinir ağı kullanılarak trafik işaretlerini gerçek zamanlı bulma ve tanıma

Real-time detection and recognition of traffic signs using convolutional neural network

  1. Tez No: 687183
  2. Yazar: SAVAŞ HASÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞABAN AKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

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

  1. Derin öğrenme yöntemleriyle trafik işaretlerinin gerçek zamanlı sınıflandırılması

    Real-time classification of traffic signs with deep learning methods

    KEMAL USANMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELDA GÜNEY

  2. Otonom araçlar için trafik işaretlerini tanıma sistemi

    Traffic sign recognition system for autonomous vehicles

    EMRE BALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Arel Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER IŞIK

  3. Derin öğrenme temelli sürülebilir alan tespiti ve gömülü uygulaması

    Deep learning based drivable area detection and its embedded application

    ONUR ACUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZHAN URHAN

  4. Derin öğrenme ağları kullanılarak 3B tıbbi görüntü tanımlanması

    3D medical image recognition using deep learning networks

    ROUBA OMAR ALAHMAD ALOSMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

  5. Derin öğrenme tabanlı sürücü yorgunluğu sezme ve tahmin sistemi geliştirilmesi

    Detecting drivers' fatigue and development of a prediction system based on deep learning

    BURCU KIR SAVAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ