Geri Dön

Sürücü destek sistemleri için yeni yol ve işaret tanıma yöntemleri

New road and sign recognition methods for driver assistance systems

PDF İndir

  1. Tez No: 857573
  2. Yazar: GÜLCAN YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

Akıllı ulaşım sistemlerine ilgi gün geçtikçe artmaktadır ve bu nedenle birçok sürücü destek sistemi geliştirilmektedir. Özellikle görüntü kullanan sistemlere son zamanlarda önem verilmektedir. Trafik işaretleri, şerit çizgileri gibi yol ortamlarının tanınması ve anlaşılması üzerine araştırmalar incelenmektedir. Tez çalışması kapsamında, trafik işaretleri algılama ve sınıflandırma, trafik ışıkları sınıflandırma ve yol şerit çizgileri tespiti için yöntemler önerilmiştir. Ayrıca Türkiye'deki trafik işaretlerinden oluşan bir veri seti üretilmiş ve sınıflandırma aşamasında test edilmiştir. Yapılan işlemlerde, görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Trafik işareti algılama konusunda araç içerisinden çekilen görüntülerde, renge ve şekle dayalı önerilen yöntemle işlemler gerçekleştirilmiştir. Trafik işareti sınıflandırma için transfer öğrenme yoluyla, renk uzayına dayalı ve topluluk öğrenme olmak üzere birden fazla çalışma yapılmış, en iyi performansa topluluk öğrenme ile ulaşılmıştır. Trafik ışıkları sınıflandırma için evrişimsel sinir ağına dayalı bir model önerilmiştir. Model parametre seçimleri için farklı denemeler yapılarak sonuçlar karşılaştırılmış ve modele en uygun parametre değerleri elde edilmiştir. Son olarak görüntü işleme ve Destek Vektör Regresyonu eğri uydurma ile şerit çizgi tespit yöntemi önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

The interest in intelligent transportation systems is increasing day by day and therefore many driver support systems are being developed. Especially, systems that use images have been given importance recently. Research on recognition and understanding of road environments such as traffic signs and lane markings is examined. Within the scope of the thesis study, methods have been proposed for traffic signs detection and classification, traffic light classification, and road lane line detection. Additionally, a data set consisting of traffic signs in Turkey is produced and tested at the classification stage. Image processing and deep learning methods are used in the operations. Regarding traffic sign detection, the images taken from inside the vehicle are processed using the recommended method based on color and shape. Multiple studies have been conducted for traffic sign classification, including transfer learning, color space-based, and ensemble learning, and the best performance is achieved with ensemble learning. A convolutional neural network-based model is proposed for traffic light classification. Different experiments are carried out for model parameter selection, the results are compared and the most suitable parameter values for the model are obtained. Finally, a lane line detection method with image processing and Support Vector Regression curve fitting is proposed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    315241

    Evolution of paratransit system and its implementations in Turkey: Potential design and technology impact on ameliorating the Dolmuş-Minibus

    Paratransit sistemin evrimi ve Türkiye?deki uygulamasi: Dolmuş-Minibüs kavraminin iyileştirilmesinde potansiyel tasarim ve teknoloji etkisi

    ARZU HÜSNİYE TOKER ÖZKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPAY ER

  2. Tez No

    338808

    Efficient mapping of ADAS (Advanced Driver Assistance System) algorithms onto multicore architectures

    ADAS (İleri Sürüş Destek Sistemi) algoritmalarının çok çekirdekli mimariler üzerine verimli uyarlanması

    KEREM PAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ TOSUN

  3. Tez No

    633397

    An intelligent overtaking assistant for autonomous racing cars

    Otonom yarış araçları için bir akıllı sollama asistanı

    ERSİN ARMAĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Tez No

    353748

    Multi-sensor lane tracking and lane departure warning system design

    Çok-sensörlü şerit takip ve şeritten ayrılma uyarı sistemi tasarımı

    BARIŞ ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Tez No

    486577

    A software defined network framework in 5G wireless systems

    5G kablosuz sistemlerde yazılım temelli ağ iskeleti

    GÖKHAN SEÇİNTİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK

Geri Dön