Road lane detection system with convolutional neural network

Abstract

Günümüz dünyası otomotiv sektöründe önemli bir yer alan ve gündelik hayatımızda hayati öneme sahip olmaya başlamış sürüş güvenliği ve sürücü asistan sistemleri özellikle bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ve sektörde daha fazla yer edinmesi ile çok daha fazla araç içerisinde standart olmaya başlamış ve gelişen teknoloji ekipmanlari ile birlikte daha verimli çözümler için daha gelişmiş algoritmalardan faydalanmaktadır. Bunlara örnek olarak verilebilecek ve bir sürücünün sürüş güvenliğinde önemli bir yeri olan şerit takip sistemleri otomotiv sektöründe kullanılmaya başlanmis ve yine teknolojinin gelişimi ile birlikte daha verimli ve komplike bir hale gelmiştir. İlk zamanlar araç önüne yerleştirilen bir kamera ve bu kameradan elde edilen görüntülerin işlenmesi ile başlayan bu yenilikleri lazer sensör kullanımı, coğrafi koordinat sistemi desteği ve radar sistemleri takip ederek otonom araç teknolojisinde gelişim devam etmektedir.Bu tez içerisinde özellikle veri depolama elemanları, hafıza birimleri ve çoklu çekirdek destekli mikro işlemci maliyetlerinin düşmesi ile birlikte uygulanabirliği sağlanan, inter- net teknolojileri ile toplanan veriler ve bu verilerin işlenmesi için gelişmeye başlayan derin öğrenme tekniklerinden konvolüsyonel yapay sinir ağları ve bilgisayar görüşü metodları birleştirilerek otonom araçlar şerit takip sistemi şerit algılama yöntemi önerilmiştir.

Occupying a significant place in today's automotive industry and being of vital importance in our daily lives, driving safety and driver assistance systems have become standard in more and more vehicles, especially by means of improvements in computer technologies and having a place in the industry, and they use more improved algorithms for more efficient solutions with developing technology equipment. As an example of these, being very important for the safety of driver, road lane detection system is now used in automotive industry and with the technological improvements, it has become more efficient and sophisticated. In the earlier stages, it was only a camera set in front of the vehicle and processing of the images taken by this camera. This innovation is followed by laser sensor, geographic coordinate system assistance and radar systems and with these innovations autonomous vehicle technology keeps improving.In this thesis, by using deep learning methods, which are used for the processing of the data collected by internet technologies and are enabled to be applicable with the reduction of the costs of data storage components, memory units and multi-core microprocessors, one of the technique from deep learning is called convolutional artificial neural networks and computer vision methods is combined and autonomous vehicle road lane detection system method is proposed.