Görüntü işleme tabanlı araçtan araca mesafe tahmini
Image processing based vehicle to vehicle distance estimation
Yazar: ÖZGÜR DURAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TURAN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Araç sürücüleri için öndeki araçla olan mesafelerinin güvenli sayılabilecek uzaklıkta olması sürüş güvenliği açısından önemlidir. Bu çalışmada öndeki araçla olan mesafeyi tahmin etmek için bir yöntem sunulmuştur. Önerilen yöntemin uygulanması için, bir aracın üzerinde bulunan tavan barının uçlarına monte edilen iki kamera kullanılmaktadır. Kameraların optik eksenleri, birbirlerine doğru eşit oranda eğimlidir ve birbiriyle kesişmektedir. Çalışmada öndeki aracın mesafesini tahmin etmek için bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. Veri seti oluşturmak için öndeki aracın plaka bölgesi merkez noktasının kameraların görüntülerindeki koordinatlarından elde edilen bilgiler kullanılmaktadır. Bu amaçla öndeki aracın farklı yatay konum ve uzaklıklarından alınan 414 adet görüntü örneği çifti kullanılmıştır. Bu görüntü örneklerinden 352 tanesi eğitim veri seti, 62 tanesi ise test veri seti için kullanılmıştır. En iyi sonucu veren; giriş değişkenleri, nöron sayısı ve iterasyon sayısına sahip YSA modelini belirlemek amacıyla denemeler yapılmıştır. Yapılan denemelerde hedef noktanın kamera görüntülerindeki yatay ve dikey koordinat bilgilerinden oluşturulan sekiz parametrenin giriş değişkenleri olarak kullanıldığı YSA modeli en iyi sonucu vermiştir. Bu sonuç önerilen yöntemde öndeki araca ait kamera görüntülerindeki yatay ve dikey konum farklarının mesafe tahmininde belirleyici olduğunu göstermektedir. Bir sınırlama olarak, hedef noktanın tespiti manuel olarak yapılmıştır. Böylece önerilen metodolojinin hedef noktanın tespitinden bağımsız olarak değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Belirlenen YSA modeliyle test verilerinden elde edilen sonuçlara ait ortalama mutlak yüzde hatası değeri %1.6961 olarak belirlenmiştir. Sonuç olarak önerilen metodolojinin araçtan araca mesafe tespitinde etkin olduğu görülmektedir.

Abstract:
It is important for vehicle drivers that their distance from the vehicle in front is safe to be considered. In this study, a method is presented to estimate the distance to the vehicle in front. For the implementation of the proposed method, two cameras mounted at the ends of the roof bar on a vehicle are used. The optical axes of the cameras are equally inclined towards each other and intersect with each other. In the study, an Artificial Neural Network (ANN) model was developed to estimate the distance of the vehicle in front. To create a data set, information obtained from the coordinates in the camera images of the center point of the plate of the vehicle in front is used. For this purpose, 414 pairs of image samples taken from different horizontal positions and distances of the vehicle in front were used. 352 of these image samples were used for the training data set and 62 for the test data set. Attempts were made to determine the input variables, the number of neurons and the number of iterations of the ANN model, which gave the best results. In the experiments, ANN model, which uses the eight parameters created from the horizontal and vertical coordinate information in the camera images of the target point as input variables, gave the best results. This result shows that the difference between horizontal and vertical positions in the camera images of the vehicle in the proposed method is determinant in the distance estimation. The limitation of the proposed method was that the detection of the target point was done manually. With the determined ANN model, the mean absolute percentage error value of the results obtained from the test data was determined as 1.6961%. Accordingly, the proposed methodology is effective for determining the distance between vehicles.