Derin öğrenme yaklaşımları ile gömülü sistemler için gerçek zamanlı araç sayım ve takip sistemi
Real-time vehicle counting and tracking system with deep learning approaches for embedded systems
Yazar: ABDULREZZAK DURAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN DUVAR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Gömülü sistemler = Embedded systems ; Görüntü işleme = Image processing ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Nesne tespiti = Object detection ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Günümüzde gelişen görüntüleme teknolojileri sayesinde devletlerin güvenlik ve denetleme amaçlarıyla kullandıkları görüntüleme sistemleri ile sivillerin kaydettiği video içerikler artmıştır. Bunun bir sonucu olarak da oluşturulan büyük ölçekteki verinin otomatik şekilde işlenmesi gereksinimi nedeniyle nesne tespiti algoritmalarına olan ilgi ve bu konuda yapılan araştırmalar buna paralel şekilde artmıştır. Bu çalışmada araç ve yaya tespiti amacıyla derin öğrenme temelli nesne tespit yaklaşımlarından olan YOLOv4, YOLOv5 ve EfficientDet yöntemleri kullanılmış ve bu nesne tespit yaklaşımlarının performansları kıyaslanarak probleme en uygun yaklaşımın tespit edilmesi amaçlanmıştır. Böylece en uygun yöntem seçilerek araç trafiğine açık rotalarda denetleme amaçlı görüntüleme sistemleri, anlık veya belirli bir zaman diliminde yoldan geçen farklı tiplerdeki araç ve yaya sayısının tespitini ve takibini yapabilecektir. Bu çalışma kapsamında son olarak önceden test edilen ve karşılaştırılan tespit yöntemleri ve sayım algoritması düşük maliyetli işlem birimleriyle gerçek zamanlı olarak çalıştırılmış ve performansları incelenmiştir. Elde edilen bu sonuçlar bu tip sistemlerin kara yollarında, şehir içi yollarda ve otoparklarda kullanıma uygun olan sistem gömülü sistemler üzerinde gerçek zamanlı çalışabilecek performansta ve başarımda olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Thanks to the developing imaging technologies, the imaging systems used by the governments for security and surveillance purposes and the video contents captured by civilians have increased. As a result of this, due to the need for automatic processing of large-scale generated data, the interest in object detection algorithms and research on this subject have increased. In this work, YOLOv4, YOLOv5 and EfficientDet methods which are deep learning based object detection approaches are used for vehicle and pedestrian detection. In this study, it is aimed to determine the most appropriate method to the problem by comparing the performances of these object detection approaches. Thus, by selecting the most appropriate method, the system will be able to identify and track the number of vehicles and their types and pedestrians crossing the road in real time or specific time period for monitoring purposes on any roads. Finally, within the scope of this study, the deep learning methods and the counting algorithm are implemented in real time and their performances are examined. These results show that this type of systems has the performance and accuracy to work in real-time on embedded systems, which are suitable for use on highways, urban roads and parking lots.