Real time car model and plate detection system by using deep learning architectures
Derin öğrenme mimarilerini kullanarak gerçek zamanlı araba modeli ve plaka algılama sistemi
- Tez No: 907528
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT KARABATAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Derin öğrenmenin ortaya çıkışı, trafik yönetimi ve araç tanımlama için kritik öneme sahip gerçek zamanlı analize olanak sağlayarak bilgisayarlı görüyü devrimleştirmiştir. Bu araştırma, araç marka ve model tespitini Otomatik Plaka Tanıma (OPT) ile birleştiren ve çığır açan %97,5 doğruluk oranına ulaşan bir sistem sunmaktadır. Geleneksel yöntemlerin aksine, bu çalışma her iki yönü tek ve uyumlu bir sistemde bütünleştirerek, araç tanımlama için daha bütüncül ve verimli bir çözüm sunmakta ve olumsuz hava koşullarında bile sağlam bir performans sağlamaktadır. Makale, Python programlama dili ile birlikte OpenCV dahil olmak üzere derin öğrenme tekniklerinin kullanımını araştırmaktadır. Araç tanımlama için MobileNet-V2 ve YOLOx (You Only Look Once), OPT için ise YOLOv4-tiny, Paddle OCR (optik karakter tanıma) ve SVTR-tiny kullanılarak geliştirilen sistem, Fırat Üniversitesi'nin girişinde sis, yağmur ve düşük ışık gibi çeşitli koşullar altında çekilen bin görüntü ile titizlikle test edilmiştir. Sistemin bu testlerdeki olağanüstü başarı oranı, sağlamlığını ve pratik uygulanabilirliğini vurgulamaktadır. Ek olarak, deneyler sistemin doğruluğunu ve etkinliğini değerlendirmekte, sinir ağlarının karar verme süreçlerini anlamak ve özellikle yanlış sınıflandırmalarda iyileştirme alanlarını belirlemek için Gradyan Ağırlıklı Sınıf Aktivasyon Haritalama (GradCam) teknolojisini kullanmaktadır. Bu araştırmanın bilgisayarlı görü için etkileri önemlidir ve otonom sürüş, trafik yönetimi, çalıntı araçlar ve güvenlik gözetimi gibi alanlarda ileri uygulamalara zemin hazırlamaktadır. Gerçek zamanlı, yüksek doğruluklu araç tanımlaması sağlayan entegre Araç Marka ve Model Tanıma (AMMT) ve OPT sistemi, alandaki gelecek araştırmalar için yeni bir standart belirlemektedir.
Özet (Çeviri)
The advent of deep learning has revolutionized computer vision, enabling real-time analysis crucial for traffic management and vehicle identification. This dissertation introduces a novel system that integrates vehicle make and model detection with Automatic Number Plate Recognition (ANPR), achieving a remarkable 97.5% accuracy rate. By leveraging deep learning techniques, including MobileNet-V2, YOLOx, YOLOv4-tiny, Paddle OCR, and SVTR-tiny, the system effectively processes real-time video feeds, even under challenging conditions such as fog, rain, and low light. A key innovation of this dissertation lies in the integration of these diverse deep learning models into a unified framework. This integration enables the system to accurately identify vehicle makes and models, as well as recognize license plate numbers, with high precision. To further enhance the model's performance and gain deeper insights into its decision-making process, Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) is employed. This technique highlights the most influential regions of the image, enabling the refinement of the model's predictions and identification of potential areas for improvement. The proposed system has significant implications for various applications, including autonomous driving, traffic management, law enforcement, and security surveillance. By advancing the state-of-the-art in vehicle identification, this dissertation paves the way for future innovations in computer vision. Specifically, this system can contribute to improved traffic flow, enhanced road safety, and more efficient law enforcement operations.
Benzer Tezler
- Üç serbestlik dereceli bir koordinat ölçüm cihanının tasarım ve imalatı
DesiGN and manufacture of a three dimensional coordinate measurement machine
ÖMÜR BAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- Araç renk tanıma sistemi
Vehicle color recognition system
ERİDA DULE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Gömülü sistem platformu üzerinde görüntü işleme tekniklerinin uygulanması
Image processing techniques on embedded system
SERTAÇ YAMAN
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ EROL
- Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps
Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması
DENİZ CAN ACER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER