Trafik levhalarının evrişimsel sinir ağları ile tanınması
Recognition of traffic signs using convolutional neural networks
Yazar: BÜŞRA ÖVÜN
Danışman: PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Sinir ağları = Nerve net ; Trafik işaretleri = Traffic signs ; Veri setleri = Data sets

Özet:
Gelişen teknoloji sayesinde sürücü destek sistemleri ve otonom araç sektörü gün geçtikçe büyümektedir. Bununla birlikte trafik işaretlerinin takibinin zorluğu ve bilinirliğinin düşüklüğü yol güvenliğinin sağlanmasında karşılaşılan en büyük problemler arasında yer almaktadır. Bu sebeple trafik işaretlerinin otomatik tanınması sürücü destek sistemleri ve otonom araç teknolojisinin en önemli konuları arasına girmiştir. 
Bu çalışmadaki hedef, derin öğrenme ile trafik levhaları veri setindeki görüntüleri tanıyacak bir ağın eğitilmesi sayesinde yol güvenliğini sağlamada önemli bir faktör olan trafik işaretlerini tanıma üzerine çalışma yaparak sürücü destek sistemleri için daha performanslı çözümler önermektir. Veri seti olarak Kaggle'dan edinilen Alman Trafik İşareti Algılama Benchmark veri seti (GTSRB) kullanılmıştır. Evrişimsel sinir ağları modeli ile geliştirilen uygulamalar, kullanılan mimari ve parametrelere göre kıyaslanarak elde edilen sonuçlar farklı metrikler üzerinde sunulmuştur. LeNet, AlexNet, GoogLeNet, VGGNet ve bu mimariler incelenerek bu çalışmaya özgü geliştirilen Evrişimsel sinir ağı mimarisi, GTSRB veri seti üzerinde denenmiştir. Önerilen mimaride başarım %98.83 ile trafik levhası tanıma problemi üzerine çalışmış öteki çalışmalarla kıyaslandığında en başarılı modeldir. Aynı zamanda gerçek zamanlı çalışabilmesi yönünden değerlendirildiğinde resim başı ortalama tanıma süresi 0.01 s olarak tespit edilmiştir. LeNet mimarisi ile geliştirilen modelde başarım %96.1 iken, AlexNet'te %95.7, GoogleNet'te 97.0 ve VGGNet'te %97'dir.

Abstract:
Thanks to the developing technology, driver assistance systems and autonomous vehicle sector are growing day by day. However, the difficulty of following traffic signs and their low awareness are among the biggest problems encountered in ensuring road safety. For this reason, automatic recognition of traffic signs has become one of the most important issues of driver support systems and autonomous vehicle technology.
The aim of this study is to propose more performance solutions for driver support systems by working on recognizing traffic signs, which is an important factor in ensuring road safety, by training a network that will recognize images in the traffic sign dataset with deep learning. The German Traffic Sign Detection Benchmark dataset (GTSRB) obtained from Kaggle was used as the dataset. The applications developed with the convolutional neural network model are compared according to the architecture and parameters used and the results obtained are presented on different metrics. LeNet, AlexNet, GoogLeNet, VGGNet and these architectures were examined and the Convolutional neural network architecture developed specifically for this study was tested on the GTSRB dataset. It is the most successful model when compared to other studies on traffic sign recognition problem with 98.83% success in the proposed architecture. At the same time, when evaluated in terms of real-time operation, the average recognition time per picture was determined as 0.01 s. While the performance is 96.1% in the model developed with LeNet architecture, it is 95.7% in AlexNet, 97.0 in GoogleNet and 97% in VGGNet.