Geri Dön

Otonom araçlarda görüş sistemleri ile görüntü anlamlandırma yöntemlerinin incelenmesi ve araç tanıma için uygun evrişimli sinir ağı mimarisinin belirlenmesi

Investigation of vision systems and image interpretation methods in autonomous vehicles and determination of suitable convolutional neural network architecture for vehicle recognition

  1. Tez No: 830337
  2. Yazar: EMİN ERDİNÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ARİF BEHİÇ TEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 205

Özet

Günümüzde otonom araçlarda yaşanan gelişmeler ile insan hatasına veya ihmaline bağlı yaşanabilecek ve geri dönüşü olmayan hataların önüne geçmek mümkün olmaya başlamıştır. Trafik kazalarının sebepleri incelendiğinde insan hatasının veya ihmalinin kazaların yaşanmasındaki en önemli etmen olması dikkat çekmektedir. Bu hata veya ihmallerden kaynaklanan kazalar sonucu binlerce insan hayatını kaybetmekte veya yaralanmaktadır. Bu çalışmanın amacı otonom araçlar için çevre algılama, algılanan çevrenin aracın anlayabileceği şekle dönüştürülmesini sağlayan sistem, algoritma, cihazların incelenmesi ve seçilmiş algoritmalar içerisinden doğruluk ve ağın eğitim süresi dikkate alınarak en uygun algoritmanın belirlenmesidir.

Özet (Çeviri)

Today, with the developments in autonomous vehicles, it has become possible to prevent irreversible errors that may occur due to human error or negligence. When the causes of traffic accidents are examined, it is noteworthy that human error or negligence is the most important factor in the occurrence of accidents. Thousands of people lose their lives or are injured as a result of accidents resulting from these errors or omissions. The aim of this study is to detect the environment for autonomous vehicles, to examine the system, algorithm, devices that transform the perceived environment into a form that the vehicle can understand, and to determine the most appropriate algorithm among the selected algorithms, taking into account the accuracy and training time of the network.

Benzer Tezler

  1. Yapay görü teknikleri ile şerit çizgisi algılama ve sınıflandırma

    Lane detection and classification by using machine vision techniques

    HALE YENGİNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRİYE KORKMAZ

  2. Otonom araçlarda acil fren sistemi için stereo görüş kamerası ile mesafe ölçüm performansının incelenmesi

    Investigation of distance measurement performance with stereo view camera for emergency braking systems in autonomous vehicles

    HAMID HOSSEINZADEH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF SOYLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ YURTSEVER

  3. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Adaptive control of a novel tilt-roll rotor quadrotor UAV

    Adaptif dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi ve kontrolü

    ABDULKERİM FATİH ŞENKUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  5. Storefront logo recognition and stereo vision based distance estimation

    Mağaza logosu tanıma ve stereo görüntü tabanlı mesafe kestirimi

    MEHMET BİBERCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT