Study the possibility of detecting car accidents and recognition of car's plate number by using (AI)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796243
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ABDULKADER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Araba kazaları her yıl bir milyondan fazla insanın ölümüne neden oluyor ve bu ölümlerin çoğu, yaralılara zamanında yardım edilmesindeki özel gecikmeden kaynaklanıyor. özellikle şehir dışında veya otoyollarda meydana gelen kazalar. Araba kazaları, bazı ülkelerde katı trafik yasalarıyla bile önlenemeyen ciddi bir sorun olarak görülüyor. Yapay zeka algoritmalarının gelişmesi ve derin öğrenme tekniklerinin evrilmesiyle birlikte bazı araştırmacılar, yaralı ve yaralılara hızlı müdahaleyi desteklemek amacıyla araba kazalarını tespit edebilen ve sonrasında ilgili birimlere bildirebilen modeller veya yöntemler önermekte ve üretmektedir. Önceki yöntemlerin çoğu, görüntü işleme ve video analizini benimser ve temel alır. Bu tezde, önce araba kazalarını tespit etme ile ilgili önceki araştırmaları gözden geçirerek araba kazalarını tespit etme olasılığını inceliyoruz. Ardından, geniş yapay zeka alanının bir parçası olarak kabul edilen bilgisayarlı görü teknikleri ile derin öğrenmeyi temel alarak, YOLOv5 kullanarak kazaları tespit etmek için bir yöntem öneriyoruz. Ayrıca Faster R-CNN eğitimi verdik ve amaç bahsedilen görev için en uygun modeli karşılaştırmak ve seçmek. Kaza tespitinin yanı sıra, araba plaka numaralarını tanımak için iki farklı model tasarladık, bunlardan biri geleneksel Easy OCR'nin kullanımını içeriyor, diğeri ise Tessearct motorlu YOLOv7'nin önce plaka numarasını tespit edip ardından plaka numarasını algılamasını içeriyor. plaka numarasının karakterlerini tanır ve çıkarır. Kapsamlı deneyler, modelimizin araba kazalarını %76,2'lik bir doğrulukla tespit edebildiğini gösterdi; bu, sırasıyla %81,5 ve %78'lik doğruluk sağlayan iki farklı omurga tipine sahip Faster R-CNN'nin doğruluğundan daha azdır. İkinci görev için Easy OCR, plaka numaralarını tanımada %94,3'e ulaşan YOLOv7 tabanlı modelden daha iyi olan %96'lık bir doğruluk elde ediyor. Bu tezin temel amacı emniyet ve güvenlik amaçlı modeller tasarlamaktır.
Özet (Çeviri)
Car accidents cause the death of more than a million humans every year, and most of these deaths are due to the special delay in assisting the wounded in proper time. especially the accidents that occur outside the cities or on highways. Car accidents is considered a serious issue that cannot be avoided, even with strict traffic laws in some countries. With the development of artificial intelligence algorithms and the evolution of deep learning techniques, some researchers suggest and create models or methods that can detect car accidents and then inform the relevant units for the purpose of supporting quick assistance to wounded and injured people. Most of the previous methods adopt and based on image processing and video analysis. In this thesis, first we study the possibility of detecting car accidents by reviewing prior research related to detecting car accidents. Then based on deep learning with computer vision techniques which is considered a part of the wide artificial intelligence field, we propose a method to detect accidents using YOLOv5. In addition, we have trained Faster R-CNN, and the purpose is to compare and select the most suitable model for the mentioned task. Besides to accident detection, we designed two different models to recognize the car plate numbers, one of them includes the use of the traditional Easy OCR, and the other one includes the use of YOLOv7 with Tessearct engine to detect the plates' number first and then recognize and extract the characters of the plate number. Extensive experiments showed that our model can detect car accidents with an accuracy of 76.2%, which is less than the accuracy of Faster R-CNN with two different types of backbones that achieve accuracy of 81.5%, and 78% successively. For the second task, Easy OCR achieves accuracy 96%, which is better than the YOLOv7-based model which achieves 94.3% for recognizing plate numbers. The main objective of this thesis is to design models for safety and security purposes.
Benzer Tezler
- La psychanalyse de la connaissance chez Gaston Bachelard
Gaston Bachelard'da bilginin psikanalizi
TALHA SUNA
Yüksek Lisans
Fransızca
2020
FelsefeGalatasaray ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. S. ATAKAN ALTINÖRS
- Gestasyonel diyabetes mellitus teşhisi konulan gebelerde 1. trimesterda kandan bakılan insülin ve spexin düzeyi ile erken tanı ihtimalinin değerlendirilmesi
Gestasyonel diyabetes mellitus teşhisi konulan gebelerde 1. trimesterda kandan bakilan insülin ve spexin düzeyi ile erken tani ihtimalinin değerlendirilmesi
ÖZGECAN ÜÇYILDIZ GÜLMEZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SEVAL ÖZGÜ ERDİNÇ
- Tıp 2 diabetli hastalarda apolipoprotein B-100 R3500Q mutasyonunun araştırılması
The study of apo B-100 R3500Q mutation in type ii diabetics
ADEM GÜVENÇ
- Kafaiçi basınç artışı nedeni ile antiödem tedavi alan akut iskemik inme olgularında optik sinir kılıf çapının sonografik ölçümü ile tedaviye yanıtın değerlendirilmesi
Evaluation of the efficacy of mannitol administration in patients with elevated intracranial pressure due to acute ischemic stroke using sonographic measurement of the optic nerve sheath diameter
KAMRAN SAMADLI
- Fokal karaciğer lezyonlarının saptanmasında düşük ve yüksek 'B' değeri ile elde olunan difüzyon ağırlıklı mr görüntüleme ile 3 farklı T2A MR sekanslarının efektivitelerinin karşılaştırılması
The comparison of the efficacy of the diffusion-weighted MR sequences obtained with low and high b values and 3 different tT2-weighted mr sequences in terms of focal liver lesion detection
OKAN DİLEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BOZKURT GÜLEK