Derin öğrenme ile yaya-araç tespiti ve mesafe kestirimi
Pedestrian-vehicle detection with deep learning and distance estimation
- Tez No: 712516
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSA ALCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Dünya çapında, artan trafik kazalarını azaltmak için, yayaların ve sürücülerin güvenliğini sağlamak amacıyla geliştirilen ADAS sistemlerine olan ilgi her geçen gün artmaktadır.~Bu konuda gerçekleştirilen çalışmalardan bir tanesi de öndeki araçlarla veya yayalarla olan mesafenin tespit edilerek olası bir kazayı önlemek üzerinedir. Günümüzde bu mesafe ölçümleri Radar, LiDar, kamera, vb. araçlar kullanılarak yapılmaktadır. Yapılan tez kapsamında, insan ve araçlardan oluşan bir veri seti hazırlanmış ve YOLOv5s modeli kullanılarak eğitildikten sonra, insan ve araç tespiti için kullanılmıştır. Bu tespit edilen araç ve yayaların mesafeleri IPM metodu kullanılarak tahmin edilerek sürücüye uyarı verebilecek bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, nesne tespiti ve mesafe tahminini 30 fps hızla yapmakta olup, nesne tespitini ortalama hassasiyetlerin ortalaması @0,5(Mean Avarage Precission - mAP) için 0,835 değeriyle gerçekleştirmektedir. Mesafe tahminleri de gerçek ölçümlerle kıyaslanmış ve gerçeğe çok yakın tahminlerde bulunulduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The interest in ADAS systems, which are developed to reduce the increasing traffic accidents and to ensure the safety of pedestrians and drivers, is increasing day by day.~One of the studies carried out on this subject is to prevent a possible accident by measuring the distance to the vehicles or pedestrians in front.~Generally, these distance measurements are done by Radar, LiDar, camera, etc. Within the scope of the thesis, a data-set consisting of people and vehicles was prepared and this data-set was used to train the YOLOv5s model. After training, this model was used for pedestrian-vehicle detection.A system has been developed to warn the driver by estimating the distances of these detected vehicles and pedestrians using the IPM method.~The developed system performs object detection and distance estimation at 30 fps and performs object detection with a value of 0.835 for [email protected].~The distance estimates were compared with the actual measurements and it was seen that the estimates were very close to the truth.
Benzer Tezler
- Prediction of the pedestrian crossing intention using deep learning
Yayaların karşıya geçme davranışlarının derin öğrenmeyle tahmini
BERK EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Trafik işaretlerinin derin öğrenme ile tespiti ve anlamlandırılması
Perception of traffic lights and sheets with the image processing (deep learning) method
HAYATİ AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN UĞUZ
- Derin öğrenme yaklaşımları ile gömülü sistemler için gerçek zamanlı araç sayım ve takip sistemi
Real-time vehicle counting and tracking system with deep learning approaches for embedded systems
ABDULREZZAK DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN DUVAR
- Kamera görüntülerinde makine öğrenmesi algoritmaları ile yaya tespiti
Pedestrian detection in camera images with machine learning algorithms
MOHAMED NEMA LIMAME
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
UlaşımBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiAkıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER
- Sürücü destek sistemleri için termal kamera görüntülerinde derin öğrenme tabanlı yaya tespiti
Deep learning based pedestrian detection in thermal camera images for driver assistance systems
ÇAĞLA ERDEM ÖZTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SENCER ÜNAL