Sayısal kenar çıkarma ve yapay sinir ağları yardımıyla araç tanıma
Vehicle detection by numerical edge detection and artificial neural networks
Yazar: MEHMET ALİ SOYTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sayısal imgelerden ortamda bulunan araçların işaret işleme teknikleriyle tespit edilmesi, araçtakibi, araç sayımı, otomatik geçiş sistemleri, insansız araç ve benzeri birçok alanda insanagerek kalmadan işlem yapabilme imkanı sağlamaktadır. Bu tip insansız sistemler ile iş gücütasarrufu yapılmakta, işlem hızı artırılmakta ve insandan kaynaklanan hatalar en azaindirgenmektedir. Birçok alanda insana yardımcı olan bu tip sistemler, araca uyarlanabilmekteve seyir halinde sürücünün gözünden kaçabilecek tehlikeleri ortadan kaldırarak sürücügüvenliğini arttırmaktadır.Sayısal imgeden araç tespitinde karşılaşılan birçok güçlük vardır. Aracın gölgesi, araçtaoluşan parlama, aracın uzaklığına bağlı olarak boyutlarının değişmesi, farklı açılardan aracınfarklı görünmesi, ortamda bulunan diğer nesneler sebebiyle aracın bir kısmının veyatamamının imgeden kaybolması gibi birçok sebep, sayısal imgeden araç tespiti yapmanınzorlukları arasındadır. Bununla beraber sayısal imge ortam ve araç hakkında birçok önemlibilgi içerir. Uygun yaklaşımlarla bu bilgilerin tam olarak elde edilmesi bu konuda yapılançalışmaların hedefini oluşturmaktadır.Bu çalışmada, sayısal imgeler aracılığıyla karayolunda hareket halinde olan araçların tespitedilmesine yönelik bir metot sunulmaktadır. Önerilen metotta imgenin dikey ve yataykenarları bulunarak bunlara ait dikey ve yatay simetri hesaplanmıştır. Araç görüntüsününsimetri içermesi sebebiyle simetrinin yüksek olduğu bölgeler araç olması ihtimaline karşınyapay sinir ağı tabanlı bir model ile aranmıştır. Sunulan metodun başarımı birçok imgededeğerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen metodun oldukça karmaşık ortamlarda başarıile araç tespiti yapabildiğini göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Araç tespiti, görüntü işleme, kenar bulma, simetri, yapay sinir ağları.

Abstract:
Vehicle detection from digital images by numerical signal processing methods enables us toperform vehicle tracking, vehicle counting, unmanned vehicle, automatic passing systemswithout human intervention. These kinds of unmanned systems allow faster operation andminimize human errors. Human assistant systems mounted on vehicles eliminate dangeroussituations that may escape from the attention of the driver thus improving driving safety.There are a number of factors that cause some difficulties in vehicle detection from digitalimages. These include shadow of the vehicle, shining, occlusion, vehicle dimension variationsdepending on distance, vehicle shape variations depending on viewing angle, etc. However,digital images of a traffic scene include information that may alleviate some of the abovedifficulties. Therefore a convenient approach for obtaining useful information from a digitalimage of a traffic scene regarding vehicle detection is desired.In this work, a method for determining vehicle location in gray scale images of movingvehicles on roads is presented. In the proposed method, vertical and horizontal edges areextracted and their symmetry values are computed. Points with high symmetry values in theimage are processed by an artificial neural network model to detect vehicles. Performance ofthe proposed method is evaluated by extensive simulations conducted on a number of digitalimages representing different scenarios. Experimental results show that the proposed methodcan efficiently detect vehicles in complex scenes.Keywords: Vehicle detection, image processing, edge detection, symmetry, artificial neuralnetwork.