Deep learning based vehicle classification for low quality images
Düşük kaliteli görüntüler için derin öğrenmeye dayalı araç sınıflandırması
- Tez No: 722078
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASER DALVEREN, DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENOL PAZAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Nüfusun artması ile birlikte ulaşımda kullanılan araç sayısı da artış göstermektedir. Araç sınıflandırması, otomatik ücret toplama sistemleri, trafik kontrol sistemleri, akıllı ulaşım sistemleri, otonom araçlar (ve daha fazlası) gibi değişik alanlarda bir ihtiyaçtır. Konvolüsyonel Sinir Ağı, derin öğrenmenin bir parçasıdır ve kısaca CNN olarak adlandırılır, görsel verilerle araç sınıflandırması için iyi bilinen, kullanılan bir modeldir. Ancak, düşük kaliteli görüntülere değinen çok fazla uygulama yoktur. Bu çalışma, CNN modellerinin 2 MP standart bir güvenlik kamerası kullanılarak bir araç sınıflandırma projesi için düşük kaliteli görüntülerle çalıştırılabileceğini ve kullanılabileceğini göstermektedir. Buna ek olarak, bu çalışma sıfırdan inşa edilmiş, özellik çıkarma için önceden eğitilmiş VGG16 ağı ve ince ayar için önceden eğitilmiş VGG16 ağı kullanan kendine ait az veri seti ile çalışarak üç CNN modeli sunmaktadır. Deneylerden elde edilen umut verici sonuçlar, düşük kaliteli görüntüler içeren bir veri seti kullanılsa bile araç sınıflandırmanın mümkün olabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the increase in the population, the number of vehicles used in transportation is increasing. Vehicle classification is a need in various areas such as automatic toll collection systems, traffic control systems, intelligent transportation systems or autonomous vehicles and more. Convolutional Neural Network, is a part of deep learning and is called CNN in brief, is a well-known model for vehicle classification with visual data. However, there are not many applications that touch upon low quality images. This work presents that CNN models can be run and used with low quality images for a vehicle classification project by using a 2 MP standard security camera. In addition, this work presents three CNN models which are built from scratch, VGG16 pre-trained network for feature extraction, and VGG16 pre-trained network for fine-tuning by running its own less dataset. Promising results achieved from the experiments show that it is possible to classify vehicles even a dataset containing low quality images is used.
Benzer Tezler
- Deep learning-based vehicle classification under low-quality imagining conditions
Düşük kaliteli görüntüleme koşullarında derin öğrenmeye dayalı araç sınıflandırması
ÖZGEN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASER DALVEREN
PROF. ALİ KARA
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR
- New edge computing offloading methods for next generation wireless networks
Yeni nesil haberleşme sistemleri için geliştirilen kenar ağlarda bilgi işlem yük boşaltma yöntemleri
BESTE ATAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Hava ve uydu görüntüleri üzerinde derin öğrenme tabanlı araç tespit ve sınıflandırması
Deep learning based vehicle detection and classification on air and satellite images
ÖMER ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Machine learning approaches for internet of things based vehicle type classification and network anomaly detection
Nesnelerin interneti tabanlı araç tipi sınıflandırma ve ağ anomalisi tespiti için makine öğrenmesi yaklaşımları
BURAK KOLUKISA
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR