عنوان
پدید آورنده
موضوع
رده
کتابخانه
محل استقرار
NATIONAL BIBLIOGRAPHY NUMBER
Number
TL57755
LANGUAGE OF THE ITEM
.Language of Text, Soundtrack etc
tur
TITLE AND STATEMENT OF RESPONSIBILITY
Title Proper
Traffic Sign Detection Using Deep Learning
General Material Designation
[Thesis]
First Statement of Responsibility
Yıldıran, Okan
Subsequent Statement of Responsibility
Yıldız, Kazım
.PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC
Name of Publisher, Distributor, etc.
Marmara Universitesi (Turkey)
Date of Publication, Distribution, etc.
2019
GENERAL NOTES
Text of Note
67 p.
DISSERTATION (THESIS) NOTE
Dissertation or thesis details and type of degree
Master's
Body granting the degree
Marmara Universitesi (Turkey)
Text preceding or following the note
2019
SUMMARY OR ABSTRACT
Text of Note
Gelişen araç teknolojileri ile birlikte sürücüye yardımcı olacak sistemler ön plana çıkmaktadır. Bu sistemler sürüş emniyetini ve konforunu artırmak için gün geçtikçe daha fazla araca entegre edilmektedir. Sürücüye yardımcı olan bu sistemler bir yandan da otonom araçlar için önemli bir altyapıyı oluşturmaktadır. Otonom araçların emniyetli bir şekilde kullanılabilir olması için etrafındaki tüm bilgiyi elde edebilen, bu bilgileri doğru bir şekilde yorumlayan ve karar alabilen sistemler olması gerekmektedir. Otonom araçların kullanabileceği en önemli bilgilerden biri ise sürüş sırasında karşılaşılan trafik işaretlerinin içeriğidir. Trafik işaretlerinin tespit edilebilmesi için araç üzerinde bulunan bir kamera ile çevrenin görüntüsünün alınması gerekmektedir. Bu işaretlerin görüntü üzerinden tespit edilmesi, görüntü işleme ve makine öğrenmesi alanları için zorlayıcı bir problemdir. En büyük problemlerden biri ise veri setlerinin yetersiz olmasıdır. Bu noktada Türkiye'deki yollardan elde edilen bir görüntü ve video veriseti bulunmamaktadır. Bu tezde, Türkiye'de toplanan görüntü ve videolar ile trafik işareti veriseti oluşturulmuştur. Bu verisetinde farklı hava koşullarında günün farklı zamanlarında (gündüz-gece) elde edilen görüntüler bulunmaktadır. Bu tezde sürücü yardım sistemlerinde ve otonom araçlarda kullanılmak üzere, derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri ile eğitilmiş, verilen görüntü üzerinden trafik işaretlerinin konumunu ve içeriğini gerçek zamanlı olarak tespit edebilen bir sistem gerçeklenmiştir.
UNCONTROLLED SUBJECT TERMS
Subject Term
Artificial intelligence
Subject Term
Autonomous vehicles
Subject Term
Datasets
Subject Term
Deep learning
Subject Term
Neural networks
Subject Term
Signs
Subject Term
Street signs
Subject Term
Support vector machines
Subject Term
Traffic control
PERSONAL NAME - PRIMARY RESPONSIBILITY
Yıldıran, Okan
PERSONAL NAME - SECONDARY RESPONSIBILITY
Yıldız, Kazım
CORPORATE BODY NAME - SECONDARY RESPONSIBILITY
Marmara Universitesi (Turkey)
ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Electronic name
مطالعه متن کتاب p
[Thesis]
276903
a
Y
