BibTex RIS Cite

Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı

Year 2011, Volume: 13 Issue: 1, 88 - 101, 01.06.2011

Abstract

Bu çalıșmada çok markalı araç servis istasyonları için görüntü tabanlı araç marka ve modeli tanıma uygulaması geliștirilmiștir. Akıllı otoyol sistemleri için geliștirilmiș uygulamalardan farklı olarak bu uygulamada tablet pc gibi düșük performanslı sistemlerde ve farklı ișletim sistemleri yüklü kișisel bilgisayarda hızlı ve etkili bir biçimde çalıșabilecek bir araç tanıma sistemi geliștirilmesi amaçlanmıștır. Bu nedenle uygulama Java ile geliștirilmiștir. Ağı eğitirken iyi bir eğitim setinin kullanılması önemlidir. Test sonuçlarından elde edilen verilere göre % 99’un üstünde bașarı elde edilmiștir

References

  • [1] Zhang X., Jiang L., Vehicle Types Recognition Based on Neural Network, Proceedings, CINC '09. International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, 1, 3-6, (2009). [2] Wang, W., Vehicle Type Recognition Based on Radial Basis Function Neural Networks, Proceedings, JCAI '09. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 444-447, (2009). [3] Wang, W., A Study on Contour Feature Algorithm for Vehicle Type Recognition, Proceedings, JCAI '09. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 452-455, (2009). [4] Wu, W., Qisen Z., Mingjun, W., A method of vehicle classification using models and neural networks, Proceedings, JCAI '09. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 4, 3022-3026, (2001). [5] Lan, L.W., Kuo, A.Y., Development of a fuzzy neural network color image vehicular detection, Proceedings, The IEEE 5th International Conference on Intelligent Transportation Systems, 88-93, (2002). [6] Haykin S., Neural Networks, 2nd ed., Pearson Education, New Jersey, (1999). [7] Liu, J., Sun, J., and Wang, S., Pattern Recognition: An Overview, Proceedings, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 6, (2006). [8] Prewitt, http://en.wikipedia.org/wiki/Prewitt (4.5.2009).

A Vision Based Car Brand and Model Recognition Software with Artificial Neural Networks for Multi-Brand Service Stations

Year 2011, Volume: 13 Issue: 1, 88 - 101, 01.06.2011

Abstract

In this study, a vision based vehicle type recognition software for multi-brand service stations has been developed. Different from the applications developed for intelligent motorway systems, in this application it is aimed to develop a vehicle recognition system to run on low performance systems like tablet PCs and PCs with different operating systems. So the application has been developed with Java. It is important to use a good training set while training the network. According to the data acquired from the test results, a success over % 99 has been attained

References

  • [1] Zhang X., Jiang L., Vehicle Types Recognition Based on Neural Network, Proceedings, CINC '09. International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, 1, 3-6, (2009). [2] Wang, W., Vehicle Type Recognition Based on Radial Basis Function Neural Networks, Proceedings, JCAI '09. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 444-447, (2009). [3] Wang, W., A Study on Contour Feature Algorithm for Vehicle Type Recognition, Proceedings, JCAI '09. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 452-455, (2009). [4] Wu, W., Qisen Z., Mingjun, W., A method of vehicle classification using models and neural networks, Proceedings, JCAI '09. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 4, 3022-3026, (2001). [5] Lan, L.W., Kuo, A.Y., Development of a fuzzy neural network color image vehicular detection, Proceedings, The IEEE 5th International Conference on Intelligent Transportation Systems, 88-93, (2002). [6] Haykin S., Neural Networks, 2nd ed., Pearson Education, New Jersey, (1999). [7] Liu, J., Sun, J., and Wang, S., Pattern Recognition: An Overview, Proceedings, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 6, (2006). [8] Prewitt, http://en.wikipedia.org/wiki/Prewitt (4.5.2009).
There are 1 citations in total.

Details

Other ID JA22DD94ZH
Journal Section Research Articles
Authors

Gürkan Tuna This is me

Publication Date June 1, 2011
Submission Date June 1, 2011
Published in Issue Year 2011 Volume: 13 Issue: 1

Cite

APA Tuna, G. (2011). Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(1), 88-101.
AMA Tuna G. Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı. BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi. June 2011;13(1):88-101.
Chicago Tuna, Gürkan. “Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları Ile Görüntü Tabanlı Araç Marka Ve Modeli Tanıma Yazılımı”. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 13, no. 1 (June 2011): 88-101.
EndNote Tuna G (June 1, 2011) Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 13 1 88–101.
IEEE G. Tuna, “Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı”, BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi, vol. 13, no. 1, pp. 88–101, 2011.
ISNAD Tuna, Gürkan. “Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları Ile Görüntü Tabanlı Araç Marka Ve Modeli Tanıma Yazılımı”. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 13/1 (June 2011), 88-101.
JAMA Tuna G. Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı. BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi. 2011;13:88–101.
MLA Tuna, Gürkan. “Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları Ile Görüntü Tabanlı Araç Marka Ve Modeli Tanıma Yazılımı”. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 13, no. 1, 2011, pp. 88-101.
Vancouver Tuna G. Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı. BAUN Fen. Bil. Enst. Dergisi. 2011;13(1):88-101.