Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler
University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles
Yazar: AHMED AMİR KHAN
Danışman: DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hızlı gelişen teknoloji ile beraber ülkelerdeki araç sayısı artmıştır, işte bu araçların sayısının artışına paralel olarak araçların plakalarını tanınması ihtiyacı da ortaya çıkmıştır. Bundan dolayı plaka tanıma sistemleri güvenlik sektöründe, otomatik geçiş gerektiren durumlarda, ana yollarda, hız tespit olduğu durumlarda ve ışık ihlali gibi durumlarda kullanılmaktadır. Plaka tanına sistemlerinde pek çok Matematik ve algoritma temelli ilkeler kullanılmakta olup üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için ve giriş çıkış trafik kontrolü ve teknikler hakkında inceleme yapılmıştır. Bu çalışmada, üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takip sistemi için matematik ve algoritmik ilkelerin ve tekniklerin anlatması ve kapsamlı şekilde açıklanması,  yapay zekâ, makine görme ve neural ağların plaka tanıma sistemlerinde ne şekilde kullanıldığına ait bilgi verilmekte ve problemlerine matematik ve algoritmik şekilde çözümleri beyan edilmektedir. Bu bilgiler içerisinde makine görme, optik karakter tanıma, plaka tanıma ve neural ağlar yolundaki sorunların çözümleri yer almaktadır.  Bu sorunu çözmek için bu tezi birkaç konu başlığa ayrılmıştır. Bu konular ise araç tanıma sistemin literatür?de incelenmesi, araç plakayı tanımak için görüntü işleme temelleri, plaka yerin tespit etmenin ilkeleri, plaka karakterlerin dilimlemenin ilkeleri, karakterlerin tanınması ve düzelttirmesi, sonuç ve olasılığı gibi konulardan bahsedilmektedir. 
	Plaka tanımanın akıllı trafik sistemde uygulanış fazla olduğundan, araç park etmenin ödemesi, ana yol geçiş ücret, trafiğe ait veri elde etme, trafiği monitör etme ve önemli bölgeye giriş güvenlik kontrol gibi işler için plaka tanımanın uygulaması çok fazladır. Bahsedilen bu sistemleri, aracı plaka vasıtayla tanımaktadırlar ve bundan dolayı plaka tanıma sistemleri genelde dört bölümden oluşmaktadır. Bunlar ise bahsettiğimiz gibi kameradan görüntü alma, plaka yerin tespiti, karakter dilimleme ve karakter tanıma bölümlerdir o ise temel çalışmalarda plaka formatların güçsüz görünümü, görüntü çekerken parlaklık durumların düzgün olmaması gibi durumlar tanıma sistemleri için sorun yaratmaktadırlar. Bu sorunların çözülmesi için araç görüntüsünün arka planı sabit olmalı, parlaklık ve aracın hızının yavaş ve kameradan olan mesafesi fazla olmamalı gibi durumlar hakkında bilgi bu çalışma içinde verilmektedir. Çoğu şirketlerde bildiğimiz gibi araç park etme için birçok yöntem kullanılmaktadır. Örneğin araç şoför parka alana girerken bir kart güvenlikçiyi verir o bunu algılayıcıdan okutur ve çıkarken aynı işlemi tekrar eder. Bu zahmetlerden dolayı başka araç tanıma sistemleri ortaya çıkarılmaya başlanmış, örneğin CCTV sistemleri gibi. Bu sistemler genelde iki büyük sistemden oluşmaktadır. Bunlar ise binaya girerken araca ait olan görüntüyü kaydetmek ve ikinci ise güvenlik konulara aittir.  Bu işlem binanın park alanına giriş yapıldığı anda araç plaka vasıtayla belli görüntü işleme teknikleri kullanılarak tanınır ve Görüntü veri tabana kaydedilir. Daha sonra aynı araç park alandan çıktığında o aracın plaka görüntüsü var olan veri tabanı ile karşılaştırılır ve aynı ise buna göre aylık ücret hesaplama gerçekleştirilir. 
Bu çalışmamda bahsettiğimiz gibi aracın görüntüsü algılandıktan sonra bu görüntü ayır ayrı şekilde işleme alınır. Alınan görüntü üzerinde ön görüntü işlemeni yapılmakta ve daha sonra matematik ve algoritmik kavramlar üzerinde inceleme yapılmaktadır. Bu kavramlar sırasıyla; renkli görüntü, görüntü işleme teknikleri, bir uzaydan diğer uzaya dönüşümü, Eşik değer bulma, görüntüyü güçlendirme, Histogram eşitleme, otsu metodu, komşuluk ortalaması, filtreleme temelli işlemleri, Morfolojik işlemleri gibi işlemler hakkında kapsamlı matematiğe dayanıklı bilgilerden oluşmaktadır. 
Plaka alanın tespiti için matematik yöntemler kapsamlı şekilde incelenmiş ve bu konu başlığı altında; Plaka seçme algoritması, Hough dönüşümü, dikey iz dönüşüm analizi, HOG özelliği kullanarak plaka alanın bulunması, Destek vektör makinesi, Hough dönüşüm ve Kontur algoritmasının birleştirilerek kullanılması, Kenar bulma ve Sobel filtre ve bağlı bileşenlerin bağımlı kutusu kullanılarak plaka alanının bulunması, Lekeleme algoritması, Renkli model kullanılarak plaka alanın bulunması, Kenar istatistik temelli plaka alanın bulunması, Şablon eşleme temelli plaka yerin tespiti, Yatay ve dikey iz düşümü ve deskew mekanizması gibi konulardan bahsedilmiştir.
 Plaka karakterlerin dilimleme konu başlığı altında ise plaka iz düşümü kullanılarak plakanın kesimlemesi, süreksizlik etiketleme kesim ve hough dönüşüm kullanılarak karakter kesimleme, Yatay parçalardan karakterlerin çıkarılması ve saklı markov dizi modeli kullanılarak karakterlerin ayrıştırılması gibi yöntemlerin matematik ve algoritmik ilkelerinden bahsedilecek.
           Altıncı konuda ise karakterlerin tanınması ve düzeltilmesi hakkında kapsamlı matematik yönteme dayalı ilkelerden bahsedilmesi planlanmıştır Buna göre bu bölümde momentler yardımla optik karakter tanıma, Şablon eşleme ile karakter tanıma, Kritik noktalar yöntemi, yapay sınır ağlarıyla karakter tanıma, Karakterlerin sezgisel analizi, Dalgacık paket temelli özellik çıkarma yöntem ile karakter tanınma, Karakter tanımak için knn metodu, Karakter boyutların normal duruma dönüştürülmesi, Ağırlıklı ortalama örnekleme, Tasarlama ve yapısal analizi, Global analiz metodu, Rakamsal model için tasarlama algoritması ve tanınmış plakanın sözdizimsel analizi v.b. gibi metotlardan bu konu başlık altında bahsedilecek o ise ardından deneysel sonuç ve olasılığından bahsedip eklerde yatay lekeleme algoritması, Hough alanı hesaplayan algoritması, Plakanın sınırlarını yatay doğrultusunda, Dikey doğrultusunda bulmak için kullanılan algoritması ve plaka dilimleme dikey lekeleme üstten aşağıya plaka dilimleme algoritması çizilip verilmiştir.
Bu çalışmanın sonucunda araç plakası belirlenen bir aracın üniversite kampüsüne ne zaman geldiği ne zaman çıktığı, bu araçların personel mi misafir mi ait olduğu bunu temsil etmek için geliştirilen sistem ile biz php ve MySQL ortamda sistem geliştirdik ve bunun ile simle edilmiştir. Ayrıca bu çalışma ile biz üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takip konusunda en kapsamlı açıklama algoritmik ve matematik yönteme dayalı şekilde vermeye amaçlanmıştır.

         Anahtar Sözcükler: plaka tanıma, yapay zekâ, makine görme, yapay sinir ağları, optik karakter tanıma, karakter tanıma, histogram eşitleme, morfolojik işlemleri, Hough dönüşümü, Hog özelliği, destek vektör makinesi, Sobel filtresi, bağlı bileşenleri, şablon eşleme, Deskew mekanizması, Plaka iz düşümü, Saklı markov dizi modeli, yapay sınır ağları, yatay lekeleme, sezgisel analizi, ağırlıklı ortalama örnekleme, tasarlama, yapısal analizi, Global analiz.

Abstract:
The vehicles amount has been increased in all countries due to fast improvement in technology; due to increase in vehicle amount the problem about recognition of vehicle?s plate has also appeared. Due to this plate recognition systems used in security sector, automatic crossing situations, speed detection in main roads and traffic light violation situations. In plate recognition systems so many mathematical and algorithmic based principles being used so for university campus?s vehicle number plate recognition and for following it, and research about entrance and exit traffic control techniques were performed. In this work explanation has been given about vehicle?s number plate recognition of university campus and following it and give comprehensive explanation about mathematical and algorithmic principles and techniques belong to it and give information about artificial intelligence, machine vision and neural Networks that how these are being use in automatic plate recognition systems and belong problems mathematical and algorithmic solutions being declared. In this information solution related machine vision, optic character recognition, plate recognition and neural Networks take place. This thesis has been divided in to several topics due to give solution to these matters. These topics are searching the vehicle?s plate recognition in literature, image processing principles for vehicles? plate recognition, principles for detecting plate region, the principles of plate character segmentation, the correction of characters and recognition, results and probability and like these topics explained and mentioned under this heading. 
           Too much implementation of plate recognition in traffic systems at the same time implementation of plate recognition in car parking payment, main way crossing fee, get information about traffic, monitoring traffic and entrance security control for important area are also too much. Above mentioned systems recognize the vehicles by the plates due to this plate recognition system generally formed by four parts. These topics are to get Picture from camera, locate the plate regions, character segmentation and character recognition and in basic Works poor view of image plate region and during taking Picture brightness may be not smooth like these conditions creating problems for recognition systems. To solve these problems back view of vehicle should be fixed, illumination and vehicle?s speed should be slow and distance from camera should not be too much and like these conditions information take place in this work. In many companies their are lot of methods for parking the vehicles in car parks being used. For example vehicle?s driver give card to security officer during entrance to car parks and security officer read this card by infrared card reader and during exit repeat this process. Due to these troubles other vehicle recognition systems has been exposed, for example like cctv systems. These systems generally formed by two sub systems. These are during entrance to building they record image belong to vehicle and second is belong to security issues. This process during entrance to building vehicle?s car plate recognize by using some image processing techniques and image recorded to database. After some time same vehicle come out from car park then image of that car plate compare with existed data base if these are same then monthly car park fees calculated. 
           In my work after getting vehicle?s image, these images are operated separately. some pre image processing techniques operate over this image and after this search on mathematical and algorithmic principles is being made, these principles contains; color image, image processing techniques, transformation from one space to another space, to get threshold value, image enhancement, histogram equalization, Otsu method, neighborhood average, filter base operations, morphologic operations and relating same like these operation?s comprehensive mathematical base information. 
For plate area detection mathematical methods comprehensively searched under this topic heading plate detection algorithms, Hough transform, vertical track transform analysis, detecting plate region by using hog feature, support vector machine, usage of combine Hough transform and contour algorithm, usage of edge detection and Sobel filters and connected component with bounding box for detecting plate,  smearing algorithms, usage of colored model for detecting plate region, edge statistics base detection of plate region, template matching based location of  plate, horizontal and vertical tracking and like de skew mechanism mentioned. 
Under character segmentation topic heading plate recognition by using plate projection, discontinuity labeling segmentation and usage of Hough transform for character segmentation, Extracting characters from horizontal parts and usage of hidden Markov model for character segmentation like these method?s mathematical and algorithmic principles are mentioned.
          In sixth topic our plan to mention about correction and recognizing of characters with comprehensive mathematic method base principles and  according to this in this part optic character recognizing by the help of moments, character recognition by template matching, critical points method, character recognition by artificial neural Networks, heuristic analysis of characters, character recognition with wavelet packet base feature detection method, Knn method for character recognition, transform the character dimension in normal condition, weighted average sampling, Skeletonization and structural analysis, global analysis method,  skeletonization algorithm for  numeral model and recognized plate?s  syntactic analysis and like these methods mentioned under this topic and after this explanation about experimental result and probability mentioned in appendix horizontal smearing algorithm, Hough area computation algorithm, horizontal Oriented and vertical oriented plate edges detection algorithm and plate segmentation vertical smearing from upper side to downside plate segmentation algorithms designed and is given . 

          End of this work determination of vehicle with car number plate when it enter and when it exit from university campus, does these vehicles belong to personal or guest for representing this with developed system we improve system in php mysql environment and simulate with it. Furthermore with this work we purposed to give comprehensive mathematical and algorithmic method base explanation on this ?university campus vehicle?s number plate recognition and following it? topic.
 
            Key Words: plate recognition, artificial intelligence, machine vision, neural networks, optic character 
recognition, histogram equalization, morphologic operations, Hough transform, hog feature, support  vector machine, Sobel filter, connected components, template matching, Deskew mechanism, hidden  Markov chain model, artificial neural networks, horizontal smearing, heuristic analysis, weighted  average sampling, skeletonization , structural analysis, global analysis.