Yapay zekâya dayalı araç plaka tanıma sistemi
Vehicle license plate recognition system based on artificial intelligence
- Tez No: 747300
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Araç plakası tanıma, Görüntü işleme, Sayısal görüntü işleme, Yapay zeka, Yönetim bilişim sistemleri, Vehicle license plate recognition, Image processing, Digital image processing, Artificial intelligence, Management information systems
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zekâ insan zekâsına özgü olan düşünme, anlam çıkarma, karar verme, öğrenme ve çözüm üretme becerilerini bilgisayarlara ya da makinelere kazandırabilmektir. Araç plaka tanıma sistemleri genellikle kontrol ve güvenliği sağlamak amacıyla kullanılan sistemlerdir. Bu sistemler yapay zekâ, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları, derin öğrenme, görünü işleme gibi yöntemler kullanılarak oluşturulur. Bu çalışmada, yapay zekâ ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak araç plakalarını tanımak amaçlanmıştır. Yapılan sistem dikdörtgen boyutunda olan yabancı ve yerli plakalar için geliştirilen bir uygulamadır. Oluşturulan araç plaka tanıma sistemi 3 ana aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama olan plaka bölgesinin bulunması aşamasında araç görüntülerine gri seviyeye çevirme, bilateral filtreleme, canny filtreleme ve kontur işlemleri uygulanmıştır. Plaka bölgesinin kesilmesi aşamasında maskeleme yöntemi uygulanmıştır. Son aşama olan plaka karakterlerinin tanınması aşamasında ise kırpılan plaka bölgesindeki karakterler pytesseract algoritması kullanılarak metin haline çevrilmiştir. Sistemin oluşturulması için donanımsal olarak Raspberry Pi 4 tek kart bilgisayar ve yazılımsal olarak Python programlama dili kullanılmıştır. Sistemin ilk iki aşaması %100 oranında üçüncü aşaması ise %91,82 oranında başarılı bulunmuştur. Sistem genel anlamda başarılı bulunmuş ve her aşamanın sonucu görsellerle açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
Artificial intelligence is to computers or machines to bring the skills of thinking, making sense, making decisions, learning and producing solutions, which are unique to human intelligence. Vehicle license plate recognition systems are systems that are generally used for provide control and security. These systems are created using methods such as artificial intelligence, machine learning, artificial neural networks, deep learning, image processing. The purpose of this study recognize the license plates in campus by using artificial intelligence and image processing techniques. These system made is an application developed for foreign and domestic plates in rectangular size. Vehicle license plate recognition system created consists of 3 main stages. In the first stage, which is the detection of the license plate region, gray level transformation, bilateral filtering, canny filtering and contour processes were applied to the vehicle images. For cutting stage of plate region was applied masking method. The last stage is the recognition of license plate characters. The characters were transformed into text by using the pytesseract algorithm. For the creation of the system, Raspberry Pi 4 single board computer was used as hardware and Python programming language was used as software. The first two stage of the system were found to be 100% successful and the third stage 91.82% successful. The system was generally successful and the results of each stage were explained with images.
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
- Smart city concept and urban planning: Geographical analysis of the smart city index and implications for Turkish context
Akıllı kent kavramı ve kent planlama: Akıllı kent indeksinin coğrafi çözümlemesi ve Türkiye bağlamına ilişkin çıkarsamalar
KABEER SALEH TIJJANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YASEMİN SARIKAYA LEVENT
- Data-driven design framework for AI-aided interactive architectural panels
Yapay zekâ destekli etkileşimli mimari paneller için veri odaklı tasarım çerçevesi
ÖMER KASIM KAROUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKÇAY KAVAKOĞLU
- Architecture and circular economy: Developing a building-scale circularity indicator
Mimarlık ve döngüsel ekonomi: Bina ölçeğinde döngüsellik indikatörü geliştirilmesi
BURCU KISMET
Doktora
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA