Geri Dön

Yapay zekâya dayalı araç plaka tanıma sistemi

Vehicle license plate recognition system based on artificial intelligence

  1. Tez No: 747300
  2. Yazar: ASLI GÖDE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

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

  1. Constructing trading strategies using artificial intelligence based models: An application for Borsa Istanbul

    Yapay zeka temelli modeller kullanarak alım satım stratejilerinin oluşturulması: Borsa İstanbul için bir uygulama

    BERÇİM BERBEROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAK DALGIÇ

  2. Scale dependence in mechanical behavior of silicon nanowires

    Silikon nanotellerde mekanik davranışın ölçek bağımlılığı

    SINA ZARE PAKZAD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHANETTİN ERDEM ALACA

  3. Centralized task allocation for multiple quadrupeds

    Çoğul quadrupedler için merkezi görev dağılımı

    HANDAN ÇEVİK SARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Düzlem çelik kafes sistemlerin karınca kolonisi yöntemi ile optimum tasarımı

    Optimization of plane steel truss structures using ant colony method

    ABİDİN HAKAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKERİYA AYDIN

  5. Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka uygulamaları ve çözüm modelleri üzerine bir araştırma

    A research about artificial intelligence applications in supply chain management

    KEREM ŞAHİNBOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    UlaşımNişantaşı Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AKGÜN