Heterojen gömülü hesaplama kullanılarak ileri yol şerit tespiti
Advanced lane line detection using heterogeneous embedded computing
Yazar: MUSTAFA EMRE YILMAZ
Danışman: PROF. DR. BURCU ERKMEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; FPGA = FPGA ; Gelişmiş sürücü yardım sistemi = Advanced driver-assistance system ; Şerit hat = Stripline

Özet:
ADAS (Gelişmiş Sürücü Yardım Sistemi), radar ve lazer gibi çevresel sensörler kullanarak araçları kontrol eden, sürücünün potansiyel olarak tehlikeli trafik koşullarını tanımasına ve tepki vermesine yardımcı olan ve esas olarak sürüş konforunu ve trafik güvenliğini artırmak için tasarlanmış sistemlerdir. 2021 yılında sadece Türkiye'de 1 milyon 168 bin 144 otomobil kazası, 283 bin 34 otomobil ile ilgili yaralanma ve 5 bin 473 motorlu araç ölümü bildirilirken, Avrupa'da yılda 40.000'den fazla zayiat ve 1.4 milyon yaralanma araçla ilgili kazalardan kaynaklanmaktadır. Araştırmacılar, bu rakamlara dayanarak, kazada hayatta kalma teknikleri ve sistemleri geliştirdiler ve bunların tüm araçlarda kurulum ihtiyacını vurguladılar. Bu sistemler bir dereceye kadar sürücünün hayatta kalmasını garanti eder.
Bu çalışmada ZynqMP Ultrascale+ SoC üzerinde ADAS uygulaması tanıtılmıştır. Bilgisayarla görü, görüntü işleme ve derin öğrenme metotlarını kullanan ZynqMP Ultrascale+ SoC üzerinde bir ADAS uygulaması, araçtaki kameradan yol şeritlerini gerçek zamanlı olarak algılamakta ve eş zamanlı olarak yüksek FPS ile bunlar hakkında sürücüyü bilgilendirmektedir. Ön işleme uygulandıktan sonra, yol çizgilerini tespit etmek için görüntü üzerinde evrişimli bir sinir ağı gerçekleştirilir. Uygulamanın heterojen gömülü hesaplama platformu üzerinde gerçeklenmesi sistemin bir taraftan kısıtlı kaynaklar kullanılarak, düşük güç tüketimine sahip olmasına ve mümkün olan en yüksek seviyede işleme hızına sahip olmasına imkan sağlamaktadır.

Abstract:
ADAS (Advanced Driver Assistance System) are systems that control vehicles using environmental sensors such as radar and laser, helping the driver to recognize and react to potentially dangerous traffic conditions, mainly designed to increase driving comfort and traffic safety. While 1 million 168 thousand 144 automobile accidents, 283 thousand 34 automobile-related injuries and 5 thousand 473 motor vehicle deaths were reported in Turkey alone in 2021, more than 40,000 casualties and 1.4 million injuries per year in Europe are caused by vehicle-related accidents. Based on these figures, the researchers developed crash survival techniques and systems, emphasizing the need for their installation in all vehicles. These systems to some extent guarantee the survival of the driver.
In this study, ADAS application on ZynqMP Ultrascale+ SoC is introduced. Using computer vision, image processing and deep learning methods, an ADAS application on ZynqMP Ultrascale+ SoC detects road lanes in real time from the camera in the vehicle and simultaneously informs the driver about them with high FPS. After preprocessing, a convolutional neural network is performed on the image to detect road lines. Implementation of the application on a heterogeneous embedded computing platform allows the system to have low power consumption and the highest possible processing speed, using limited resources on the one hand.