Gömülü platformlar için görüntü işleme temelli gerçek zamanlı şerit tespit ve uyarı yöntemleri
Image processing based real-time lane detection and warning methods for embedded platforms
Yazar: AYHAN KÜÇÜKMANİSA
Danışman: PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte trafik ve sürücü güvenliğine yönelik çalışmalar daha da önemli hale gelmektedir. Sürücüleri sürüş sırasında hataları konusunda uyararak destek olan sistemlere İleri Sürüş Destek Sistemleri adı verilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında mevcut ileri sürücü destek sistemlerinin önemli bir parçası olan şerit tespit ve şeritten ayrılma uyarı sistemleri gerçeklenmiştir. Tez çalışmasının odak noktası gömülü platformlar üzerinde gerçek zamanlı çalışma kapasitesine sahip özgün yöntemler geliştirmektir. 

Şeritten ayrılma uyarı sistemlerinin başarılı bir şekilde çalışması şerit işareti tespit performansı ile doğrudan ilişkilidir. Bu nedenle şerit işareti tespiti üzerine çalışmalar gerçekleştirilerek bu çalışma kapsamında gerçek zamanlı çalışabilen 5 farklı yöntem önerilmiştir. Geliştirilen sistemler, farklı ARM mimarilerine sahip gömülü platformlarda gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde uygulanmıştır.

Deneysel sonuçlar, tez kapsamında önerilen yöntemlerin, farklı koşullarda şerit işaretlerini mevcut yöntemlere göre gerçek zamanlı çalışmadan ödün vermeden daha yüksek doğrulukta tespit edebildiğini göstermektedir.
Geliştirilen gerçek zamanlı akıllı telefon uygulaması ile tez kapsamında önerilen şerit tespit yönteminin tüketici sınıfı cihaz performansı gösterilmektedir. Ayrıca geliştirilen otomotiv standartlarına uygun gerçek zamanlı şeritten ayrılma uyarı sistemi ile gerçek hayat koşullarına uygun bir sistem gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Today, studies about traffic and driver safety have become more important with the developing technology. The systems that support the drivers by warning them about their faults while driving are called Advanced Driver Assistance Systems. Within the scope of this thesis study, lane detection and departure warning systems have been carried out which are  important part of advanced driver assistance systems. The focus of the thesis is to develop novel methods that have real-time working capacity on embedded platforms.

Success of the lane departure warning systems is directly related to lane marking detection performance. For this reason, studies on lane marking detection have been carried out and 5 different methods have been proposed in this study which can work in real time. The developed systems have been successfully implemented in real time on embedded platforms with different ARM architectures.

Experimental results show that the methods proposed in the thesis can detect the lane markings in different conditions with higher accuracy than the existing methods without sacrificing real time processing performance.

The developed real-time smartphone application demonstrates consumer-grade device performance of the lane detection method proposed in this thesis. In addition, a real-time lane departure warning system suitable for automotive standards has been developed to meet real-life conditions.