Smart driving: Developing image processing and control approaches for safer roads and enhanced mobility
Akıllı sürüş: Daha güvenli yollar ve geliştirilmiş hareketlilik için görüntü işleme ve kontrol yaklaşımlarının geliştirilmesi
- Tez No: 929633
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖNDER TUTSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Günümüzde modern kentlerde araç sayısının artışı, otopark yeri ve kaza sorunları da beraberinde getirmiştir. Topluma açık alanlarda sürücülerin otopark yeri arayışları ve dikkat dağınıklığı, trafik sıkışıklığına, çevresel kirliliğe ve zaman kaybına yol açmaktadır. Bu sorunların çözümüne yönelik yapılan araştırmada, görüntü işleme ve kısa yol bulma teknikleri kullanarak otopark yönetimine ve sürüş güvenliği sistemlerine katkı sağlanması hedeflenmiştir. Akıllı Ulaşım Sistemlerine (AUS) katkı sağlayan bu çalışmada Toplanmış Kanal Özellikleri (TKÖ) algoritması kullanılarak, araçların tespiti ve konumlandırılması yapılmıştır. Araç konumlandırmaları kullanılarak, otopark alanlarının doluluk haritası oluşturulurken, otoyol için geliştirilen algoritmada ise araçların konumları sürücü niyeti analizlerinde kullanılmıştır. Otopark yeri için geliştirilen algoritmada, Genişlik Öncelikli Arama (GÖA) algoritması kullanılarak yeni gelen sürücüler, boş otopark alanlarından seçilen hedef otopark alanına en kısa yol hesaplanarak yönlendirilmiştir. Otoyol için geliştirilen sürücü niyeti algoritmasında ise araçların konumları ve sürüş hareketleri analiz edilerek, sürücüye geri bildirimler verilmiştir. Yapılan çeşitli testler sonucunda, otopark yönetimi algoritması, otopark alanında bulunan araçları doğru tespit etmiş ve yeni gelen sürücüleri seçilen hedef otopark alanlarına doğru bir şekilde yönlendirilmiştir. Sürücü niyeti algoritması ise başarılı bir şekilde sürücüleri uyarmıştır. Otopark yönetimi algoritması kullanıldığında %61,8 oranında arama süresinde verimlilik kazandırmıştır. Yapılan çalışma sonucunda, etkili otopark yönetimi ve sürüş güvenliğine katkı sağlanmış; ayrıca emisyon ve kaynak israfı azaltılarak sürdürülebilirliğe katkıda bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Currently, with the increase in the number of vehicles in modern cities, the parking problem and accidents have emerged as significant issues. The search for parking spaces and driver distractions in public areas contribute to traffic congestion, environmental pollution and time loss. The aim of this research is to contribute to parking management and safely driving solutions by using image processing and shortest path planning machine learning algorithms. Additionally, it focuses on advancing the Smart Transportation Systems (STS) through implementing the Aggregate Channel Features (ACF) algorithm to detect vehicles and determine their positions where the occupancy map of parking areas was determined by using determined locations. Moreover, these vehicle positions were used in the analysis of driver behavior for recognizing driver intentions. In the parking management algorithm, the Breadth-First Search (BFS) algorithm was modified to determine the shortest path to the target parking slot. This algorithm guides the newly entered vehicle from the entrance gate to the target parking area. In the driver intention algorithm, which is developed to prevent accidents, neighboring vehicle positions and their driving movements were analyzed and labeled as“calm”and“beware”. It has performed effectively in various testing scenarios, where the vehicles were correctly detected and labeled correctly according to their movements. In addition, the parking management algorithm was highly accurate in detecting the vehicles within the parking areas. It effectively guided the drivers to their allotted parking slots where it resulted in a 61.8% reduction in searching time. The results confirm that this research made a significant contribution to sustainability by improving parking management and driving safety while also reducing emissions and resource waste.
Benzer Tezler
- Sürücünün yorgunluk ve uyuma durumunu tespit ederek güvenli bir sürüş sağlayan uyarı sisteminin tasarlanması
Desing of a driver warning system according to fatigue and drowsiness detection
HASAN METEHAN AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN KOCA
- Görüntü işleme yöntemi ile virajda savrulma erken uyarı sistemi tasarımı
Designing early warning system for deflection in bend with the image processing method
MURAT ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Otomotiv MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA EMRE ERGÜN
- Kanal tabanlı özellik temsili ve derin öğrenmeye dayalı uykululuk sınıflandırması
Drowsiness classification based on channel-based feature representation and deep learning
MUSTAFA RIFAT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Gömülü sistemlerde kablosuz haberleşme protokolü ile görüntü ve video aktarımı
Video and image streaming on embedded systems over wireless communication protocol
HAMZA OSMAN İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AKBAŞ
- Derin öğrenme tabanlı sürücü yorgunluğu sezme ve tahmin sistemi geliştirilmesi
Detecting drivers' fatigue and development of a prediction system based on deep learning
BURCU KIR SAVAŞ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ