A deep learning based real-time object detection implementation in a virtual instrument cluster

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ABDELRAHMAN MAGDY IBRAHIM FAWZY

Danışman: Oğuzhan Urhan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Lüks ve güvenlik otomotiv endüstrisinde iki vazgeçilmez bileşen hale gelmiş durumdadır. Lüks, araç yolcular ile ilgiliyken güvenlik sadece yolcularla ilgili değil, aynı zamanda aracın kendisi ve aracı çevreleyen nesneler yani; insanlar, diğer araçlar veya herhangi yol kenarındaki nesneler vb. ile de ilgilidir. Bu tanım genellikle yol trafik güvenliği olarak adlandırılır. Araç ve yol trafik güvenliği için kullanılabilecek birçok teknoloji vardır. Bu çalışmada, sanal gösterge panelinde uygulanan Gelişmiş Sürücü Destek Sistemi (ADAS) oluşturmak için derin öğrenme tabanlı bir gerçek-zamanlı nesne algılama algoritması kullanılmıştır. Gerçek bir aracının CAN BUS'undan gelen veriler OBD-II portu üzerinden okunmuş ve tasarlanan gösterge panelinde gösterilmiştir. Sanal gösterge panelinin grafik arayüzü, alınan verileri gerçek-zamanlı olarak göstermek için OpenGL kullanılarak tasarlanmıştır. Arabaya monte edilmiş bir kamera tarafından görüntülenen canlı görüntüler, gerçek-zamanda nesne algılama ve sınıflandırma için nesne algılama algoritmasına iletilmiştir. Ardından, bu bilgilerin hepsi sanal gösterge panelinde tek bir entegre sistem olarak gösterilmiştir. Sistem 20 fps hızına ve 79% doğruluğuna kadar görüntü işleyebilmektedir.