Otonom araçlar için derin öğrenme ile çoklu şerit algılama ve şerit tipi sınıflandırma sistemi
Multi-lane detection and lane type classification system with deep learning for autonomous vehicles
Yazar: SİNAN ÖZEN
Danışman: DOÇ. DR. AYSUN TAŞYAPI ÇELEBİ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Şerit algılama ve şerit tipi sınıflandırması, otonom araçların kazaların önlenmesine ve yolcu güvenliğinin sağlanmasına önemli ölçüde katkıda bulunan çok önemli bileşenleridir. Otonom araç üretimi ve kullanımına olan talep sürekli olarak artıyor ve en son teknolojik gelişmeler bu sistemlerin doğruluğunu ve etkinliğini önemli ölçüde artırdı. Yoldaki şeritlerin doğru bir şekilde tanımlanması ve sınıflandırılması, özellikle karmaşık sürüş senaryolarında güvenli navigasyonun sağlanması için çok önemlidir. Bu tez çalışmasında, şerit algılama ve şerit tipi sınıflandırma sistemini derin öğrenme yöntemleri ile gerçekleştirilir. Bu tez çalışmasının amacı, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak şerit algılama ve şerit tipi sınıflandırma sistemini yüksek bir performans ile gerçekleştirmektir. Bu çalışma kapsamında şerit algılama için 4 farklı model, şerit tipi sınıflandırma için 5 farklı model eğitilmiş ve performansları test verileri üzerinde hesaplanır. Her iki model içinde en başarılı modeller seçilir. Önerilen yöntemde otonom araç üzerinde başarılı bir şekilde uygulanır. Deneysel sonuçlar, tez kapsamında geliştirilen şerit algılama ve şerit tipi sınıflandırma sisteminin başarılı bir şekilde geliştirilmiş olduğunu gösterir. Geliştirilen gerçek zamanlı sistem otonom araç üzerinde güvenli bir şekilde entegre edilir.

Abstract:
Lane detection and lane type classification are very important components of autonomous vehicles that contribute significantly to preventing accidents and ensuring passenger safety. The demand for autonomous vehicle production and use is constantly increasing, and the latest technological advances have significantly increased the accuracy and effectiveness of these systems. Accurate identification and classification of lanes on the road is essential to ensure safe navigation, especially in complex driving scenarios. In this thesis, lane detection and lane type classification system are implemented by deep learning methods. The aim of this thesis is to realize lane detection and lane type classification system with high performance by using deep learning methods. In this study, 4 different models for lane detection and 5 different models for lane type classification are trained and their performances are calculated on the test data. Among both models, the most successful models are selected. In the proposed method, it is successfully applied on an autonomous vehicle. Experimental results show that the lane detection and lane type classification system developed in the thesis has been successfully developed. The developed real-time system is securely integrated on the autonomous vehicle.