Araçların şerit değişikliğinin dalgacık dönüşümü ile analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of the lane changing of vehicles by wavelet transform
Yazar: YUNUS EMRE AVCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN HİLMİ KOÇAL
Yalova Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Artan araç talebi ve kentleşme nedeniyle trafik yönetimi giderek zorlaşmaktadır. Trafik koşullarını iyileştirmeye yönelik akıllı ulaşım sistemleri kullanılarak birçok model geliştirilmekte, bu modeller ve trafik verileri kullanılarak çözümler sunulmaktadır. Trafiğin önemli bir parçası olan şerit değişikliği, trafik verimliliği, güvenliği ve akımı üzerinde büyük etkisi olan temel sürüş davranışlarından biridir.  Bu tez çalışmasında şerit değişikliği tespitine yönelik yeni bir model geliştirilmiştir. Şerit değişikliği tespiti için ilk olarak pNEUMA veri seti ile sağlanan WGS-84 koordinatları kullanılarak araçların azimut açıları hesaplanmıştır. Bunun yanı sıra araçlara ait katedilen mesafe verisi de kullanılarak araçların yanal sapmaları hesaplanmıştır. Azimut serisine çok seviyeli ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak her bir araca ait maksimum genlik elde edilmiştir. Şehir içi yollarda araçların şerit değiştirme davranışları, yanal sapma ve maksimum genlik özniteliklerinin K-NN  ile sınıflandırılmasıyla tespit edilmiştir. Şerit değişikliğinin gerçekleştiği zaman aralığı, uygulanan dalgacık tipi ve maksimum genlikli dalgacık katsayısı ile belirlenmiştir. Zaman aralığı tespitine ek olarak aracın geçiş yaptığı hedef şerit, maksimum genlikli dalgacık katsayısı işaretine göre belirlenmiştir. Şerit değişikliği tespitinin yanı sıra, haar, symlet ve daubechies dalgacık dönüşümü taban fonksiyonları uygulanarak şerit değişiminin seviye bilgisini içeren öznitelikler elde edilmiş ve bu öznitelikleri kullanarak şerit değişimi yumuşak ve ani olarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada önerilen dalgacık dönüşümü yaklaşımının şerit değişikliğini tespit etmede başarılı olduğu görülmüştür. Literatürdeki diğer yaklaşımlarla karşılaştırıldığında önerilen yöntemin yüksek başarı oranı sağladığı ve daha az işlem karmaşıklığına sahip olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Traffic management is getting more difficult because of increasing vehicle demand and urbanization. Many models are developed using intelligent transportation systems to improve traffic conditions, and solutions are offered using traffic datasets with these developed models. Lane changing is an important part of traffic and, it's one of the basic driving behaviors that has a major impact on traffic efficiency, safety and flow. In this thesis, a new model has been developed for the lane changing detection. In order to detect lane changing, the azimuth angles of the vehicles were calculated using the WGS-84 coordinates provided with the pNEUMA data set. In addition, the lateral deviations of the vehicles were calculated using the traveled distance data of the vehicles. The maximum amplitude of each vehicle was obtained by applying multilevel discrete wavelet transform to the azimuth series. The lane changing behavior of vehicles in urban roads has been determined by classifying the lateral deviation and maximum amplitude features with K-NN. The time interval at which the lane changing takes place was determined by the applied wavelet type and the maximum amplitude wavelet coefficient. In addition to the time interval detection, the target lane that the vehicle passes through was determined according to the wavelet coefficient sign of the maximum amplitude. Besides of the lane changing detection, lane changing was classified as smooth and sudden using the features including level information of lane changing were obtained by applying wavelet transform base functions of haar, symlet and daubechies. It is observed that the wavelet transform approach proposed in the thesis is successful in detecting the lane changing. Compared to other approaches in the literature, it was determined that the proposed method provides a high success rate and has less processing complexity.