Sürücü destek sistemleri için yeni yol ve işaret tanıma yöntemleri
New road and sign recognition methods for driver assistance systems
Yazar: GÜLCAN YILDIZ
Danışman: PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akıllı ulaşım sistemlerine ilgi gün geçtikçe artmaktadır ve bu nedenle birçok sürücü destek sistemi geliştirilmektedir. Özellikle görüntü kullanan sistemlere son zamanlarda önem verilmektedir. Trafik işaretleri, şerit çizgileri gibi yol ortamlarının tanınması ve anlaşılması üzerine araştırmalar incelenmektedir. Tez çalışması kapsamında, trafik işaretleri algılama ve sınıflandırma, trafik ışıkları sınıflandırma ve yol şerit çizgileri tespiti için yöntemler önerilmiştir. Ayrıca Türkiye'deki trafik işaretlerinden oluşan bir veri seti üretilmiş ve sınıflandırma aşamasında test edilmiştir. Yapılan işlemlerde, görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Trafik işareti algılama konusunda araç içerisinden çekilen görüntülerde, renge ve şekle dayalı önerilen yöntemle işlemler gerçekleştirilmiştir. Trafik işareti sınıflandırma için transfer öğrenme yoluyla, renk uzayına dayalı ve topluluk öğrenme olmak üzere birden fazla çalışma yapılmış, en iyi performansa topluluk öğrenme ile ulaşılmıştır. Trafik ışıkları sınıflandırma için evrişimsel sinir ağına dayalı bir model önerilmiştir. Model parametre seçimleri için farklı denemeler yapılarak sonuçlar karşılaştırılmış ve modele en uygun parametre değerleri elde edilmiştir. Son olarak görüntü işleme ve Destek Vektör Regresyonu eğri uydurma ile şerit çizgi tespit yöntemi önerilmiştir.

Abstract:
The interest in intelligent transportation systems is increasing day by day and therefore many driver support systems are being developed. Especially, systems that use images have been given importance recently. Research on recognition and understanding of road environments such as traffic signs and lane markings is examined. Within the scope of the thesis study, methods have been proposed for traffic signs detection and classification, traffic light classification, and road lane line detection. Additionally, a data set consisting of traffic signs in Turkey is produced and tested at the classification stage. Image processing and deep learning methods are used in the operations. Regarding traffic sign detection, the images taken from inside the vehicle are processed using the recommended method based on color and shape. Multiple studies have been conducted for traffic sign classification, including transfer learning, color space-based, and ensemble learning, and the best performance is achieved with ensemble learning. A convolutional neural network-based model is proposed for traffic light classification. Different experiments are carried out for model parameter selection, the results are compared and the most suitable parameter values for the model are obtained. Finally, a lane line detection method with image processing and Support Vector Regression curve fitting is proposed.