Otoparklar için gerçek zamanlı yerleşim sağlayan görüntü işleme tabanlı karar destek sistem önerisi
A proposal for an image processing-based decision support system providing real-time space allocation in parking lots
- Tez No: 982398
- Danışmanlar: PROF. DR. İLHAN TARIMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, şehirlerde artan araç sayısının ve sınırlı park alanlarının yol açtığı otopark sorunlarına yönelik yenilikçi bir çözüm sunmayı amaçlar. Şehirlerdeki otoparkların yönetimini optimize etmek ve sürücülerin park yeri bulma süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zekâ, veri madenciliği ve görüntü işleme teknolojileri bir araya getirilmiştir. Tez kapsamında, otopark doluluk oranını gerçek zamanlı olarak tespit eden, kullanıcı davranışlarını analiz eden ve dinamik yönlendirme ile rezervasyon imkânı sunan bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistem, otomatik plaka tanıma sistemlerini ve makine öğrenmesi algoritmalarını Destek Vektör Makineleri yöntemini kullanarak tasarlanmıştır. Python programlama dili ve OpenCV kütüphanesi ile gerçekleştirilen görüntü işleme işlemleri, otopark alanlarının“dolu”veya“boş”olarak sınıflandırılmasını sağlamış; MQTT protokolü ise gerçek zamanlı veri akışının yapılmasını mümkün kılmıştır. MQTT protokolü, kesintisiz gerçek zamanlı veri iletimini mümkün kılarken, geliştirilen mobil ve masaüstü uygulamaları hem sürücüler hem de otopark yöneticileri için kullanıcı dostu arayüzler sunmuştur. Tahmine dayalı analitik, davranış analizi ve dinamik fiyatlandırma stratejilerini bir araya getiren sistem, trafik sıkışıklığını azaltmayı ve kentsel ulaşım verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Sonuçlar, sistemin önemli operasyonel avantajlar sağlayabileceğini gösteren yüksek doğruluk ve pratik etkinlik göstermektedir. Ayrıca, tezde uygulama sırasında karşılaşılan zorluklar ele alınmakta, çözümler önerilmekte ve sistemin akıllı şehir girişimlerine ve şehir planlamasına katkıda bulunma potansiyeli değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to present an innovative solution to the parking problems caused by the increasing number of vehicles and limited parking spaces in urban areas. Artificial intelligence, data mining, and image processing technologies have been integrated to optimize parking management and facilitate the parking process for drivers. Within the scope of the study, a real-time system was developed that detects parking occupancy, analyzes user behavior, and provides dynamic guidance and reservation capabilities. The system is designed using Automatic License Plate Recognition systems and machine learning algorithms based on the Support Vector Machines (SVM) method. Image processing operations, carried out with the Python programming language and the OpenCV library, enable the classification of parking spaces as“occupied”or“vacant,”while the MQTT protocol allows for real-time data transmission. The MQTT protocol enabled seamless real-time data transmission, while the developed mobile and desktop applications offered user-friendly interfaces for both drivers and parking lot managers. By incorporating predictive analytics, behavioral analysis, and dynamic pricing strategies, the system aims to reduce traffic congestion and improve urban transportation efficiency. The results demonstrate high accuracy and practical effectiveness, indicating that the system can provide significant operational advantages. Additionally, the thesis discusses the challenges encountered during implementation, proposes solutions, and evaluates the system's future potential in contributing to smart city initiatives and urban planning.
Benzer Tezler
- Özgün veri seti kullanarak makine öğrenmesi tabanlı araçtan şebekeye enerji akış yönetimi
Machine learning based vehicle to grid energy flow management using a novel data set
SADIK YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN SAYAN
- Çok katlı ve tam otomatik otopark yapısı için D* lite algoritması ile yol planlama
Path planning with D* lite algorithm for fully-automated and multi-story parking
HATİCE DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN AKIN
- Akıllı park destek sistemi ve çözümleri
Intelligent parking support system and solutions
ERDOĞAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL BATU SALMAN
- Investigating the effects of low impact developments on urban runoff reduction
Düşük etkili gelişme yöntemlerinin şehir taşkınlarını azaltma etkilerinin incelemesi
SINA SAMOUEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- Malatya ilinde görüntü işleme tabanlı akıllı kavşak uygulaması
Image processing based smart intersection application in Malatya province
EMRULLAH EZBERCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiEkobilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AVCI