Geri Dön

Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak araç plaka tanıması

Using machine learning methods vehicle plate recognition

  1. Tez No: 763202
  2. Yazar: CANDAŞ YILMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
  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: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Sayıları her geçen gün artan motorlu araçların (araba, motosiklet vb.) trafiğe çıkması ile birlikte trafikte oluşacak problemlerin çözümü için çeşitli otomasyon sistemleri geliştirilmiştir. Otomatik araç plaka tanıma sistemleri de bu otomasyon sistemlerinden biridir. Otopark giriş çıkış kontrolleri, bariyer geçişleri, otoyol geçişleri gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Araç plaka tanıma sistemleri karakter tabanlı, renk tabanlı gibi klasik görüntü işleme teknikleri kullanılarak plakayı tespit etmeye çalışır. Fakat klasik görüntü işleme tekniklerinde, görüntünün öncelikle ön işlemden geçirilmesi gerekmektedir. Bu ön işlemler görüntü üzerindeki plaka tanıma sürecini uzatmaktadır. Günümüzde derin sinir ağlarının gelişmesi ve bilgisayarlı görü alanında yapılan çalışmalar sayesinde görüntü, herhangi bir ön işlemden geçirilmeden kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında derin sinir ağı modeli kullanılarak plaka tanıma sistemi geliştirilmeye çalışılmıştır. Yapılan çalışmada ilk olarak Maskeli Bölgesel Evrişimsel Sinir Ağı (Mask RCNN) ile araç görüntüsü üzerinde plakanın konumu tespit edilmiş ve plaka görüntüsü ayrıştırılmıştır. Yine yapılan çalışmada ikinci aşama olarak plaka üzerinde bölütleme yapılarak plakaların karakterlerinin sınırları tespit edilmiş ve son olarak da evrişimsel sinir ağı kullanılarak karakterler tanımlanmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

With the increasing number of motor vehicles (cars, motorcycles, etc.) to traffic, various automation systems have been developed to solve the problems that will arise in traffic. Automatic license plate recognition systems are one of these automation systems. It is widely used in many areas such as parking lot entrance and exit controls, barrier crossings, highway crossings. Vehicle license plate recognition systems try to detect the license plate by using classical image processing techniques such as character-based, color-based. However, in classical image processing techniques, the image must first be preprocessed. These pre-processes prolong the license plate recognition process on the image. Today, thanks to the development of deep neural networks and studies in the field of computer vision, the image can be used without any preprocessing. In this thesis, it was tried to develop a license plate recognition system by using the deep neural network model. In the study, firstly, the location of the license plate on the vehicle image was determined with Masked Regional Convolutional Neural Network (Mask RCNN) and the plate image was decomposed. Again in the study, as a second step, the boundaries of the characters of the plates were determined by segmentation on the plate, and finally, the characters were tried to be defined using a convolutional neural network.

Benzer Tezler

  1. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Intelligent plate number recognition system using segmentized method with artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile segmentasyon metodu kullanılarak akıllı plaka numarası tanıma sistemi

    AUWAL SALISU YUNUSA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL

  3. Istanbul walkabouts: A critical walking research of Northern Istanbul

    İstanbul seferleri: Kuzey İstanbul'un eleştirel yürüme araştırması

    NAZLI TÜMERDEM MEDARİC

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU ERDEM

    PROF. DR. SİBEL BOZDOĞAN

  4. Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları

    Deep learning based super resolution applications in image processing

    AHENK VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models

    Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu

    HASAN KARALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN