Yol hız limiti tabelalarının derin öğrenme kullanarak gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of road speed limit signs using deep learning
- Tez No: 941599
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SABRİ ALTUNKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Gelişen teknoloji ile birlikte otomotiv endüstrisi de büyük bir gelişme göstermiştir. Otomobillerde gün geçtikçe daha çok elektronik sistem sürüş konforu ve sürüş güvenliğini arttırmak amacıyla kullanılmaya başlanmıştır. ADAS (advanced driving assistance systems – gelişmiş sürücü destek sistemleri) sürücünün görevlerinin bazılarını devralarak üzerindeki yükü azaltmak ve daha güvenli ve konforlu sürüş sağlamayı amaçlayan sistemlerdir. Bu gelişmiş sistemlerden bir tanesi de yol hız limitlerinin belirlenmesi için kullanılan sistemlerdir. Yol hız limiti tabelalarının belirlenmesi temel olarak trafik tabelalarının tanınması probleminin bir alt kümesidir. Trafik tabelalarının tanınması iki temel işlemden oluşur. Öncelikle görüntü içerisinde trafik işaret tabelasının olduğunun tespiti, daha sonra bu tespit edilen işaretin sınıflandırılması yapılır. Tespit aşaması renk ve şekil analizine dayalı yöntemler kullanırken, sınıflandırma aşaması ise şablon eşleştirme, şekil bilgisi ve makine öğrenmesi tabanlı yöntemler kullanabilmektedir. Bu tez çalışmasında yol hız limitlerinin belirlenmesi için yapay sinir ağları ve derin öğrenmeye dayalı bir uygulama geliştirilmiştir. Eğitim için hali hazırda var olan veri setlerinin yanı sıra hem yeni veriler toplayarak hem de veri seti üzerinde sentetik veri arttırma işlemleri uygulanarak amaca uygun daha gelişmiş bir veri seti elde edilmiştir. Ayrıca sistem başarısını arttırmak için ilgi alanı belirlemeye dayalı teknikler uygulanmıştır. Tüm bunlar ile sistem başarı oranı iyileştirilmiş ve yol üzerindeki hız limiti tabelalarının gerçek zamanlı olarak tespit edilip yoldaki hız limitinin belirlenmesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the developing technology, the automotive industry has also shown great development. More and more electronic systems have been used in automobiles to increase driving comfort and driving safety. ADAS (advanced driving assistance systems) are systems that aim to reduce the burden on the driver by taking over some of his duties and to provide safer and more comfortable driving. One of these advanced systems is the systems used to determine road speed limits. Determining road speed limit signs is basically a subset of the problem of recognizing traffic signs. Recognizing traffic signs consists of two basic operations. First, determining that there is a traffic sign in the picture, then classifying this detected sign. While the detection stage uses methods based on color and shape analysis, the classification stage can use methods based on template matching, shape information and machine learning. In this thesis, an application based on artificial neural networks and deep learning has been developed to determine road speed limits. In addition to the existing data sets for training, a more advanced data set suitable for the purpose has been obtained by both collecting new data and applying synthetic data augmentation operations on the data set. In addition, techniques based on determining the region of interest were applied to increase the system success. With all these, the system success rate was improved and the speed limit signs on the road were detected in real time and the speed limit was determined.
Benzer Tezler
- Trafikte yasal hız sınırı ile işletme hızı arasındaki tutarsızlığın ülkemiz sürücü ve yol geometrisi göz önüne alınarak incelenmesi
Investigation of discrepancies between posted speed limits and operating speeds with particular reference to turkish drivers and road geometry
GÖZDENUR ÇAYIRKUŞU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
TrafikAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYDOĞDU
- Taş mastik asfalt karışımlarda İstanbul çevresindeki Cebeci - Dolamitli Kireçtaşı, Gölcük - Kumtaşı ve Karatepe - bazaltı kullanımının incelenmesi
Investigating on possible use of Cebeci Dolami̇te Limestone, Golcuk Sandstone and Karatepe basalt in stone mastic asphalt in Istanbul
FUNDA ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA SİNAN YARDIM
- Kent içi yollarda hız kesici platform ve tümsek profillerinin sürüş konforu üzerindeki etkilerinin arazi testleri, nümerik ve analitik modeller vasıtasıyla belirlenmesi
Determination of the effect of speed hump and bump profiles on urban roads in terms of ride comfort via field tests, numerical model and analytical model
ERTUĞRUL BİLGİN
Doktora
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH HİLMİ LAV
- Analysis of energy efficiency by coasting application on ertms/etcs fitted railway lines that have different gradient profiles and maximum operating speed
Farklı eğim profillerine ve maksimum hız işletmesine sahip ertms/etcs donanımlı demiryolu hatlarında treni boşa alma uygulaması ile enerji verimliliği analizi
EMRE BÜYÜKAKINCAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Energy-efficient velocity trajectory optimization using dynamic programming for electric vehicles
Elektrikli araçlar için dinamik programlama kullanılarak enerji verimli hız yörünge optimizasyonu
ABDULLAH KIZIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER