Evrişimli sinir ağları ile plaka tanımada algoritmaların karşılaştırılması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 694043
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen teknoloji ve akıllı şehirlerin artmasıyla ülkelerdeki araç sayıları da artmıştır. Artan araç sayısı ile birlikte trafik kontrolleri, güvenlik kontrolleri gibi ihtiyaçlar daha da artmış ve herbir aracı takip etmek zorlaşmıştır. Bu nedenle Plaka Tanıma alanında bir geliştirmeye ihtiyaç duyulmuştur. Bu çalışmada plaka tanıma işlemi 3 aşamada yapılır. Bu aşamalar plaka bölgesinin bulunması, karakter ayrıştırma ve karakter tanıma yöntemleridir. Bu aşamalardan önce birtakım işlemler ile görüntünün daha temiz olması sağlanır. Akan trafikte görüntünün yakalanması ve algılanması ışık, hız gibi faktörlerden dolayı oldukça zordur. Bu çalışma plaka tanıma işlemi için önce araçları tespit eder ardından belirsiz görüntülerde karakter tanıma yapmak için Evrişimli Sinir Ağı uygular ve 7 optimizasyon algoritmasını karşılaştırır. Sonuçlar, eski plaka tanıma yöntemlerine kıyasla hem doğruluğun hem de hızın daha üstün olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
With the development of technology and increasing smart cities, the number of vehicles in the countries has also incremented. With the increasing number of vehicles, the needs such as traffic controls and security controls have enlarged, and it has been difficult to follow each vehicle. Therefore, there was a need to improve the License Plate Recognition area. In this study, plate recognition has three stages. These stages are finding the plate region, character decomposition and character recognition methods. Before these stages, the image should be made clearer with some operations. Capturing and perceiving the image in flowing traffic is very difficult due to factors such as light and speed. This article first detects tools for License Plate Recognition, then applies a Convolutional Neural Network for character recognition on uncertain images and compares seven optimization algorithms. The results have been shown that accuracy and training time are superior compared to old plate recognition methods.
Benzer Tezler
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak araç plaka tanıması
Using machine learning methods vehicle plate recognition
CANDAŞ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
- Smart detection system of vehicles license plate by using segmentation and enhancement image technique
Başlık çevirisi yok
OMER JAMAL KAMIL KAMIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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
- Evrişimli sinir ağları ile yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden uçak tespiti
Aircraft detection from high resolution satellite images with convolutional neural networks
EMİNE DİLŞAD ÜNSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL