Sürücü Destek Sistemleri İçin Yeni Yol ve İşaret Tanıma Yöntemleri

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Gülcan Yıldız

Danışman: Bekir Dizdaroğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.