GÖMÜLÜ PLATFORMLAR İÇİN KUŞBAKIŞI GÖRÜNTÜLER ÜZERİNDEN DERİN ÖĞRENME TEMELLİ GERÇEK ZAMANLI ŞERİT TESPİT SİSTEMİ

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: GÖKHAN TARIM

Danışman: Oğuzhan Urhan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Otonom araçlar son yıllarda büyük önem kazanmaktadır. Şerit takip sistemleri otonom araçların en önemli bileşenleridir. Şerit takip işlemi için şerit işaretlerinin başarılı bir şekilde tespit edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada otonom araçlar için şerit işaretlerinin tespitine yönelik derin öğrenme temelli gerçek zamanlı bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde kameradan alınan görüntüler öncelikle kuş bakışı görüntülerine çevrilmekte ve şerit işaretlerinin bulunması nesne tespit problemi olarak ele alınmaktadır. Nesne tespiti işleminde derin öğrenme kullanan YOLO yönteminden faydalanılmaktadır. YOLO yöntemiyle şerit işaretleri sınırlayıcı kutular içine alınarak tespit edilmektedir. Bu sınırlayıcı kutuların ortasında oluşturulan çizgiler sayesinde ters kuş bakışı dönüşümü sonrası şerit işaretlerinin orijinal görüntüdeki yeri tespit edilmektedir. Son işlem aşamasında tespit edilen şerit işareti konumları filtrelenerek işlenmektedir. Böylece anlık şerit işareti tespit edilmeme durumlarının performansa olası olumsuz etkisi giderilmektedir. Ayrıca önerilen yöntem gömülü platformlarda gerçek zamanlı çalışma yeteneğine sahiptir.