Derin öğrenme ile araç tespiti: Yıldız Teknik Üniversitesi kampüs otopark alanları örneği
Vehicle detection with deep learning: Yıldız Technical University campus parking areas example
Yazar: ŞENNUR ÖZTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. ANİME MELİS UZAR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Otopark = Car park ; Tespit muayenesi = Detection inspection

Özet:
Günümüzde otomatik araç tespiti, akıllı şehirlerde ulaşım, afet ve kriz yönetimi, otoyol yönetimi, gerçek zamanlı araç tespiti ve otopark yönetimi gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Son yıllarda, araç tespit çalışmalarında yaygın olarak derin öğrenme yöntemleri tercih edilmektedir. Bu yöntemin kullanımının yüksek doğruluk ve hız avantajının yanı sıra, modeldeki katman sayısı, bağlantı özellikleri ve değişkenlerin seçiminden kaynaklanan problemleri de beraberinde getirdiği tespit edilmiştir. Ayrıca, yağmur, sis, güneş gibi olumsuz hava şartlarında sayısal görüntülerden araç tespitinde buğu ve gölge kaynaklı araçları tespit edememe, çift tespit etme ve sınıf karışıklığı gibi önemli sorunlara neden olmaktadır. Bu sebeple, araç tespitinde güncel, hızlı ve doğru bilgi elde etmek hala üzerinde çalışılan ve çözümlenmesi gereken önemli bir problemdir. Bu çalışmada amaç, derin öğrenme mimarilerinden olan YOLO versiyonlarının araçları tespit etmedeki model performansı ve otopark alanlarındaki başarısını analiz etmektir. Bu kapsamda YTÜ Davutpaşa kampüsü 2018 yılına ait, uygun hava koşullarında insansız hava aracı ile elde edilmiş 5472*3648 piksel boyutunda, 72 dpi çözünürlüğe sahip görüntüler kullanılmıştır. Elde edilen veri seti araba, otobüs ve minibüs olmak üzere VoTT programı kullanılarak etiketlenmiştir. Etiketlenen veri seti, YOLOv4-CSP, YOLOv4-tiny YOLOv4-P5, YOLOV4-P6, YOLOv5n, YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x mimarilerinde, aktarımlı öğrenme kullanarak eğitilmiştir. Elde edilen ağırlıklar belirlenen otopark alanlarında uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçların doğruluk analizleri hesaplanan F1-Skor değerine göre YOLOv4-CSP %68, YOLOv4-tiny %89, YOLOv4-P5 %61, YOLOv4-P6 %53, YOLOv5n %0.79 YOLOv5s %81, YOLOv5m %0.79, YOLOv5l %0.79 ve YOLOv5x %80 olarak bulunmuştur. Hesaplanan mAP doğruluk değerine göre ise YOLOv4-CSP %76, YOLOv4-tiny %75, YOLOv4-P5 %73, YOLOv4-P6 %75, YOLOv5n %0.82 YOLOv5s %80, YOLOv5m %0.84, YOLOv5l %0.79 ve YOLOv5x %79 olarak bulunmuştur. Sonuçta, F1-Skor değerinde YOLOv4-tiny modeli, mAP değerinde YOLOv5m modellerinin çalışmada analiz edilen diğer modellerden daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir. 

Anahtar kelimeler: Araç tespiti, derin öğrenme, YOLO

Abstract:
Nowadays, automatic vehicle detection is used in many different areas such as transportation in smart cities, disaster and crisis management, highway management, real-time vehicle detection and parkinglot management. In recent years, deep learning methods have been widely preferred in vehicle detection studies. It has been determined that the use of this method brings with it the advantages of high accuracy and speed, as well as problems arising from the number of layers in the model, connection properties and selection of variables. In addition, adverse weather conditions such as rain, fog and sun cause important problems such as the inability to detect vehicles caused by mist and shadow, double detection and class confusion in vehicle detection from digital images. For this reason, obtaining up-to-date, fast and accurate information in vehicle detection is still an important problem that is being studied and needs to be resolved. The aim of this study is to analyze the model performance of YOLO versions, which is one of the deep learning architectures, in detecting vehicles and their success in parking areas. In this context, images of the YTU Davutpaşa campus in 2018, taken by an unmanned aerial vehicle in suitable weather conditions, with a size of 5472 * 3648 pixels and a resolution of 72 dpi were used. The created dataset was labeled as car, bus and minibus using the VOTT program. The tagged dataset was trained in YOLOV4-CSP, YOLOV4-tiny YOLOV4-P5, YOLOV4-P6, YOLOV5n, YOLOV5s, YOLOV5m, YOLOV5l, YOLOV5x architectures using transfer learning. Obtained weights were applied in the designated parking areas and the results were compared. Accuracy analyzes of the results according to the F1-Score values were determined as YOLOv4-CSP 68%, YOLOv4-tiny 89%, YOLOv4-P5 61%, YOLOv4-P6 53%, YOLOv5n 0.79% YOLOv5s 81%, YOLOv5m 0.79%, YOLOv5l 0.75% and YOLOv5l 0.75%. calculated. Accuracy analyzes of the results according to the mAP values were determined as YOLOv4-CSP 76%, YOLOv4-tiny 75%, YOLOv4-P5 73%, YOLOV4-P6 75%, YOLOV5n 0.82% YOLOv5s 80%, YOLOv5m 0.84%, YOLOv5l 0.79% and YOLOv5 calculated. As a result, it was determined that the YOLOV4-tiny model at the F1-Score value and the YOLOv5m model at the mAP value gave better results than the other models analyzed in the study.

Keywords: Vehicle detection, deep learning, YOLO