Geri Dön

Evrişimsel sinir ağı destekli şerit takip sistemi tasarımı

Design of lane detection system supported by convolutional neural network

  1. Tez No: 715693
  2. Yazar: TALHA ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Günümüzde kendi kendine sürüş yapabilen cihazların popülerliği gitgide artmaktadır. Bu kapsamda otonom sürüş yeteneğine sahip araçların da kullanım yelpazesi genişlemekte ve yeni teknolojiler ortaya atılmaktadır. Bu araştırmada otonom sürüş yeteneğine sahip karayolu araçlarının, sürüş esnasında, içinde bulunduğu şeritleri tanıyabilmesi ve otoyol üzerindeki konumunu tespit edebilmesi için derin öğrenme temelli bir model önerilmiştir. Bu derin öğrenme modelinin oluşturulması amacıyla farklı hava şartlarına sahip 7000 adet otoyol görseli kullanılmıştır. Model eğitimi esnasında eğitim parametrelerinin değerleri yenilenerek deneyler yapılmış ve oluşturulan modelin hata oranı en aza indirgenmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak önerilen derin öğrenme tabanlı bu modelde otoyolda bulunan şeritler %0.09 hata oranı ile tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In today the popularity of self-driving devices is increasing day by day. In this context, the range of use of vehicles with autonomous driving capability is expanding and new technologies are introduced. In this research, a deep learning-based model has been proposed so that highway vehicles with autonomous driving capability can recognize the lanes they are in and determine their position on the highway while driving. 7000 highway images with different weather conditions were used to create this deep learning model. During the model training, the values of the training parameters were renewed, experiments were made and the error rate of the created model was tried to be minimized. As a result, in this deep learning-based model proposed, lanes on the highway were detected with an error rate of 0.09%.

Benzer Tezler

  1. Serological investigation of peste des petits ruminants in lambs in Iraq-Kirkuk region

    Irak–Kerkük bölgesinde kuzularda küçük ruminant vebası (pestedes petits ruminants ppr)'ın seroprevalansı

    SARWAT KHORSHED RAHEEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Sağlık YönetimiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Sağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN KOZAT

  2. Yapay sinir ağı destekli bir endüstriyel görüntü işleme uygulaması

    An industrial image processing application with artificial neural network

    GÖKTUĞ ÜLKÜER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN

  3. Beyin tümörlerinin CNN algoritması yardımıyla tespit edilmesi

    Decetion of brain tumors with the help of CNN algorithm

    HASAN BAŞYILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ

  4. Brest cancer detection and image evaluation using amugented deep convolutional neural network

    Genişletilmiş derin evrişimsel sinir ağı kullanarak göğüs kanseri tespiti ve görüntü değerlendirmesi

    SAADALDEEN RASHID AHMED AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

    DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU

  5. Anjiyografi görüntülerinde damar daralmalarının evrişimsel sinir ağı yöntemi kullanılarak belirlenmesi

    Determination of vascular stenosis on angiography images using convolutional neural network method

    AHMET GÖKHAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriBaşkent Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN