Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak araç plaka tanıması
Using machine learning methods vehicle plate recognition
Yazar: CANDAŞ YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Araç plakası tanıma = Vehicle license plate recognition ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Sinir ağları = Nerve net

Özet:
Sayıları her geçen gün artan motorlu araçların (araba, motosiklet vb.) trafiğe çıkması ile birlikte trafikte oluşacak problemlerin çözümü için çeşitli otomasyon sistemleri geliştirilmiştir. Otomatik araç plaka tanıma sistemleri de bu otomasyon sistemlerinden biridir. Otopark giriş çıkış kontrolleri, bariyer geçişleri, otoyol geçişleri gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Araç plaka tanıma sistemleri karakter tabanlı, renk tabanlı gibi klasik görüntü işleme teknikleri kullanılarak plakayı tespit etmeye çalışır. Fakat klasik görüntü işleme tekniklerinde, görüntünün öncelikle ön işlemden geçirilmesi gerekmektedir. Bu ön işlemler görüntü üzerindeki plaka tanıma sürecini uzatmaktadır. Günümüzde derin sinir ağlarının gelişmesi ve bilgisayarlı görü alanında yapılan çalışmalar sayesinde görüntü, herhangi bir ön işlemden geçirilmeden kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında derin sinir ağı modeli kullanılarak plaka tanıma sistemi geliştirilmeye çalışılmıştır. Yapılan çalışmada ilk olarak Maskeli Bölgesel Evrişimsel Sinir Ağı (Mask RCNN) ile araç görüntüsü üzerinde plakanın konumu tespit edilmiş ve plaka görüntüsü ayrıştırılmıştır. Yine yapılan çalışmada ikinci aşama olarak plaka üzerinde bölütleme yapılarak plakaların karakterlerinin sınırları tespit edilmiş ve son olarak da evrişimsel sinir ağı kullanılarak karakterler tanımlanmaya çalışılmıştır.

Abstract:
With the increasing number of motor vehicles (cars, motorcycles, etc.) to traffic, various automation systems have been developed to solve the problems that will arise in traffic. Automatic license plate recognition systems are one of these automation systems. It is widely used in many areas such as parking lot entrance and exit controls, barrier crossings, highway crossings. Vehicle license plate recognition systems try to detect the license plate by using classical image processing techniques such as character-based, color-based. However, in classical image processing techniques, the image must first be preprocessed. These pre-processes prolong the license plate recognition process on the image. Today, thanks to the development of deep neural networks and studies in the field of computer vision, the image can be used without any preprocessing. In this thesis, it was tried to develop a license plate recognition system by using the deep neural network model. In the study, firstly, the location of the license plate on the vehicle image was determined with Masked Regional Convolutional Neural Network (Mask RCNN) and the plate image was decomposed. Again in the study, as a second step, the boundaries of the characters of the plates were determined by segmentation on the plate, and finally, the characters were tried to be defined using a convolutional neural network.