Türkiye karayollarındaki trafik işaretlerinin otomatik tanınması
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
İlerleyen bilgi teknolojileriyle birlikte, akıllı taşıtların ve sürücü destek sistemlerinin günlük hayatımızda daha çok yer edinmesi kaçınılmazdır. Bu tür taşıtlar trafik işaretleri yardımıyla yol hakkında pek çok bilgi edinebilirler. Bu bilgiyi kullanarak sürücüyü uyarabilecekleri gibi, aracın kontrolünü sağlayarak daha konforlu bir sürüş ortamı da yaratabilirler. Ayrıca trafik işaretlerinin zamanında ve yerinde tespiti, güvenli bir sürüş sağlanmasında da en önemli etkendir. Trafik işaretlerinin gerçek zamanlı ve otomatik olarak tanınması, kazaların azalmasına yardımcı olacaktır.Bu tez kapsamında, Türkiye Karayollarındaki trafik işaretlerinin otomatik tanınması ve eşleştirilmesi için geliştirilen bir yaklaşım anlatılmaktadır. Trafik işaretinin bir sahne içerisinden tespiti için renk bilgileri kullanılmış, çeşitli görüntü işleme teknikleri uygulanarak işaretin bulunduğu bölge elde edilmiştir. Trafik işaretinin tespit edildiği bölgeden çıkarılan niteliklerle, veritabanındaki işaretlerin nitelikleri arasında bir eşleme yapılarak işaretin türü tespit edilmektedir. Geliştirilen yöntemde çeşitli çevrelerde, farklı boyutlarda ve görüş açılarında olan işaretler tanınabilmektedir. Yöntemin hız başarımı gelecekte bir gerçek zamanlı sistem gerçekleştirimine olanak sağlayacak düzeydedir. Intelligent vehicles and driver support systems will take place more in our daily life with the development of information technology. This kind of vehicles can obtain a lot of information about roads from the traffic signs. Such information can be used to warn drivers, regulate traffic or control movements of the vehicle, as a result, more comfortable driving could be provided. Moreover, recognition of traffic signs at the right time and place is an important factor to ensure the safe journey. Automatic recognition of traffic signs in real-time will help to reduce accidents.This thesis introduces an approach to detect and match traffic signs in Turkish Highways automatically. In the detection phase, color information is used to find a sign in the scene and the region of sign is extracted by using image processing techniques. The features extracted from the regions of signs are matched with the features of traffic signs in the database to determine the type of signs. With the proposed solution, signs were recognized in various scenes, different scales, and viewing angles. Speed performance of the approach is sufficient to implement a real-time system in the future.
Collections