Yapay Zekâ Yöntemleriyle Araç Altı Yabancı Madde Tespit Edilmesi Ve Otomatik Geçiş Sistemi

Year 2022, , 1495 - 1505, 31.12.2022

Mustafa Melikşah Özmen , Fatmanur Ateş , Muzaffer Eylence , Ramazan Şenol , Bekir Aksoy

https://doi.org/10.31202/ecjse.1137522

Abstract

Günümüzde bombalı eylem faaliyetleri sıklıkla gündeme gelmektedir. Araçların altına yerleştirilen bomba düzenekleri bombalı eylem faaliyetlerinin en sık gerçekleştirilen örneğidir. Alışveriş merkezleri, askeri yerleşkeler vb. yerlerde araç altları ayna ile kontrol edilerek araç geçişine izin verilmektedir. Bu durum araç altını kontrol eden personel tarafından yapılabilecek hataya açık kapı bırakabilir. Bu çalışmada araç geçişi için otomatik kontrollü sistem tasarımı yapılmıştır. Askeri bir yerleşkeye alınacak araçların plaka tanıma sistemine bağlı olarak araç altı görüntülerinin alınması ve bu görüntülerin yapay zeka yöntemleri kullanılarak araç altlarında yabancı bir nesne olup olmadığı tespit edildikten sonra askeri yerleşke içerisine kontrollü olarak geçişine izin verilmesi amaçlanmıştır. Tasarlanan sistem için ara yüz ekranı oluşturulmuştur. Gelen araç plakası sistemde kayıtlı ise ve araç altında herhangi bir yabancı nesne yoksa bariyer açılıp araç geçişi sağlanır.

Keywords

Otomatik Araç Geçiş Sistemi, Plaka Tanıma, YOLOV5, ResNet50V2

Detection Of Foreign Material Under Vehicle By Artificial Intelligence Methods And Automatic Passing System

Abstract

Today, bombing activities are frequently on the agenda. Bomb devices placed under vehicles are the most common example of bombing activities. Shopping malls, military camps, etc. In places, vehicles are allowed to pass by checking under the vehicle with a mirror. This situation may leave the door open to mistakes that can be made by the personnel checking under the vehicle. In this study, an automatic controlled system was designed for vehicle passage. It is aimed to take under-vehicle images of the vehicles to be taken to a military campus, depending on the license plate recognition system, and to allow these images to pass into the military campus in a controlled manner after determining whether there is a foreign object under the vehicle by using artificial intelligence methods. An interface screen has been created for the designed system. If the incoming license plate is registered in the system and there is no foreign object under the vehicle, the barrier is opened and the vehicle passes.

Keywords

Automatic Vehicle Access System, License Plate Recognition, YOLOV5, ResNet50V2

References

• Cantenar, Ö. F., & Tümlü, F. (2016). PKK Terör Örgütünün Eylemlerinin Güvenlik Güçleri Zaiyatı Açısından Analizi. Kara Harp Okulu Bilim Dergisi, 26(1), 1-22.
• Bayram, F. (2020). Derin Öğrenme Tabanlı Otomatik Plaka Tanıma. Politeknik Dergisi, 23(4), 955-960.
• Beğdaş, S., (2021). Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Tüm Yönlü Araç Altı Görüntülerinden Yabancı Cisim Tespiti Ve Sınıflandırılması, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi.
• BİNGÖL, O., & Kuşcu, Ö. (2008). Bilgisayar Tabanlı Araç Plaka Tanıma Sistemi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 1(3).
• Ömer, E. R., & Bilge, H. Ş. Bir Küçük Nesne Tespit Zorluğu Olarak Hava Görüntülerinden Araç Tespiti. Veri Bilimi, 4(1), 73-83.
• Mukhija, P., Dahiya, P. K., & Priyanka, P. (2021, July). Challenges İn Automatic License Plate Recognition System: An Indian Scenario. In 2021 Fourth International Conference On Computational Intelligence And Communication Technologies (CCICT) (Pp. 255-259). IEEE.
• Artan, Y., Alkan, B., Balci, B., & Elihoş, A. (2019, April). Deep Learning Based Vehicle Make, Model And Color Recognition Using License Plate Recognition Camera Images. In 2019 27th Signal Processing And Communications Applications Conference (SIU) (Pp. 1-4). IEEE.
• Henry, C., Ahn, S. Y., & Lee, S. W. (2020). Multinational License Plate Recognition Using Generalized Character Sequence Detection. IEEE Access, 8, 35185-35199.
• Yaşar, F. G., & Alaybeyoğlu, A. Otomatik Araç Plaka, Renk Ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 11(1), 7-16.
• Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. In Proceedings Of The IEEE Conference On Computer Vision And Pattern Recognition (Pp. 779-788).
• Tan, F. G., Yüksel, A. S., Aydemir, E., & Ersoy, M. (2021). Derin Öğrenme Teknikleri İle Nesne Tespiti Ve Takibi Üzerine Bir İnceleme. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (25), 159-171.
• Zhu, X., Lyu, S., Wang, X., & Zhao, Q. (2021). TPH-Yolov5: Improved Yolov5 Based On Transformer Prediction Head For Object Detection On Drone-Captured Scenarios. In Proceedings Of The IEEE/CVF International Conference On Computer Vision (Pp. 2778-2788).
• Özel, M. A., Baysal, S. S., & Şahin, M. Derin Öğrenme Algoritması (Yolo) İle Dinamik Test Süresince Süspansiyon Parçalarında Çatlak Tespiti. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, (26), 1-5.
• Ucuzal, H. (2020). Yapay Zekâya Dayalı Anlamsal Video İşleme Yöntemlerinin Tıpta Kullanılabilirliğinin Araştırılması (Master's Thesis, İnönü Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü).
• Söderström, D. (2021). Comparing Pre-Trained CNN Models On Agricultural Machines.
• Fitriasari, H. I., & Rizkinia, M. (2021, April). Improvement Of Xception-Resnet50v2 Concatenation For COVID-19 Detection On Chest X-Ray Images. In 2021 3rd East Indonesia Conference On Computer And Information Technology (Eıconcıt) (Pp. 343-347). IEEE.
• Chandrasekaran, G., Antoanela, N., Andrei, G., Monica, C., & Hemanth, J. (2022). Visual Sentiment Analysis Using Deep Learning Models With Social Media Data. Applied Sciences, 12(3), 1030.
• Mangeri, L., OS, G. P., Puppala, N., & Kanmani, P. (2021). Chest Diseases Prediction From X-Ray Images Using CNN Models: A Study. International Journal Of Advanced Computer Science And Applications, 12(10).
• Silva, S. M., & Jung, C. R. (2018). License Plate Detection And Recognition İn Unconstrained Scenarios. In Proceedings Of The European Conference On Computer Vision (ECCV) (Pp. 580-596).
• Nguyen, Q, (2020). Detect and Recognize Vehicle’s License Plate with Machine Learning and Python. (https://medium.com/@quangnhatnguyenle/detect-and-recognize-vehicles-license-plate-with-machine-learning-and-python-part-1-detection-795fda47e922), Son erişim tarihi: 25.06.2022