Araç-yaya kazalarını önlemek için stereo görüntü tabanlı uzaklık tespit sistemi geliştirilmesi
Development of distance estimation system based on stereo vision to prevent vehicle-pedestrian accidents
Yazar: EMRE GÜNGÖR
Danışman: DOÇ. DR. AHMET ÖZMEN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Otonom araçlar ile sürüş destek sistemleri, trafik güvenliği ve araç sürüş kolaylığı
açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ayrıca yeni sensör ve donanımsal
teknolojilerin gelişimi, daha hızlı ve yüksek başarımlı yazılım metotları ile bu akıllı
araç sistemleri her geçen gün daha etkin ve daha güvenli hale gelmektedir. Tez
kapsamında, görüntü işleme yöntemleri kullanılarak yayaların, diğer engellerin
tespiti, araca olan uzaklıklarının hesaplanması ve sürüş-yer düzleminin bulunmasında
kullanılabilecek stereo kamera tabanlı bir sistem geliştirilmiştir.
Kamera sistemlerinin yaygınlığı göz önüne alındığında, bu sistemlerin araçlara
entegrasyonu diğer yaklaşımlara göre (LIDAR gibi) ekonomik bir çözüm ortaya
koymaktadır. Tez çalışması sırasında, görüntü üzerindeki yol, nesne ve yayaların
renk özelliklerine göre birbirinden ayırımı için yeni kümeleme ve renk
segmentasyonu algoritmaları geliştirilmiş ve sisteme uygulanmıştır. Geliştirilen
kümeleme algoritması, verilerin gözetimsiz ve parametre olmadan uzaklık ve
yoğunluk özelliklerine göre ayrımını sağlamış ve bu metot görüntü üzerinde renk
bölgelerinin bulunmasında kullanılmıştır. Bunun yanında, sisteme HOG filtresi ilave
edilerek araç çevresindeki yayalar belirlenmiştir. Ayrıca, yeni bir engel tespit
algoritması geliştirilmiş ve diğer yöntemlerle birlikte yol üzerindeki engellerin renk,
uzaklık ve komşuluk gibi özelliklerine göre birbirinden ayrımı ve aracın gittiği
ortamdaki bölgelerin tespiti sağlanmıştır. Olası yaya bölgeleri incelenirken
antropometrik oranlar ve uzaklığa bağlı alansal büyüklükler de göz önüne alınmıştır.
Bu tez çalışmasında üretilen sonuçlar ile sürüş destek sistemleri ve otonom araçlar
içerisinde, stereo kamera tabanlı ekonomik sistemlerin kullanımının yaygınlaşacağı
düşünülmektedir. Yaygınlaşan sürüş destek sistemleri ve otonom araçlar, araç-yaya
kazalarını azaltacağından maddi ve manevi kayıplar da azalmış olacaktır.

Abstract:
Autonomous vehicles and driving support systems offer significant advantages in
terms of traffic safety and vehicle driving convenience. With the development of new
sensors and hardware technologies, faster and more powerful software methods,
these intelligent vehicle systems are becoming more effective and safer every day. In
this study, a stereo vision-based system is developed which identify ground-plane for
driving, detect obstacles, calculate the distances of pedestrians and other objects in
the driving region.
Given the prevalence of camera systems, integration of these systems into vehicles
offers an economical solution to other approaches (such as LIDAR). During the
thesis study, new clustering and color segmentation algorithms have been developed
and applied to the system to distinguish road, objects and pedestrians using color
features of the image. The developed clustering algorithm distinguishes the data
according to the distance and density properties without parameters and supervision,
and this method is used to find color spaces on the image. In addition, the HOG filter
is added to the system to determine the pedestrians around the vehicle. Besides, a
new obstacle detection algorithm has been developed, and it has been possible to
distinguish the obstacles on the road according to the characteristics such as color,
depth and neighborhood with identifying the regions in the environment where the
vehicle is going. Anthropometric proportions and spatial ranges depending on the
distance are also taken into consideration when examining possible pedestrian zones.
It is considered that the use of stereo camera based economical systems in driving
support systems and autonomous vehicles will be widespread with the results
produced in this thesis study. Increased driving support systems and autonomous
vehicles will reduce vehicle-pedestrian accidents and will also reduce financial and
moral losses.