Bölgesel Tabanlı Evrişimli Sinir Ağı ile Araç Plaka Tanıma

Yıl 2023, Cilt: 11 Sayı: 1, 10 - 20, 31.01.2023

Talip Çay Emre Ölmez Orhan Er

https://doi.org/10.29130/dubited.1058850

Öz

Bu çalışmada, Bölgesel Tabanlı Evrişimli Sinir Ağları (R-CNN) ile araç plaka lokasyonu belirleme ve belirlenen lokasyon içerisinden plaka okuma işlemi gerçekleştirilmiştir. İki aşamadan oluşan çalışmanın ilk aşamasında giriş görüntüleri üzerinden plaka lokasyonları R-CNN ile belirlenirken ikinci aşamada geleneksel görüntü işleme teknikleri ile belirlenen lokasyonlardan plaka okuma işlemi gerçekleştirilmektedir. Çalışmada tasarlanan R-CNN eğitiminde veri setinde bulunan 550 adet görüntüden 450 adedi eğitimde ve 100 adedi test işleminde kullanılmıştır. R-CNN ile plaka lokasyonu bulma işleminde test seti üzerinde %95 başarı oranına ulaşılırken doğru olarak belirlenen lokasyonlardan plaka okuma işleminde %97 başarı oranına ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Görüntü İşleme, Evrişimli Sinir Ağları, Bölgesel Tabanlı Evrişimli Sinir Ağları, Araç Plaka Tanıma

Kaynakça

• Yann le Cunn, “A theoretical framework for Back-Propagation,” Connect. Model. Summer Sch., no. 22–21, 1988, Accessed: Jan. 20, 2021. [Online]. Available: http://yann.lecun.org/exdb/publis/pdf/lecun-92b.pdf.
• C. Hacıoğlu, “Derinlikli Öğrenme Kullanılarak Konuşmadan Uykululuk/uykusuzluk Tespiti,” Yüksek Lisans Tezi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Üniversitesi, Istanbul, Türkiye, 2014.
• S. Zhou, Q. Chen, and X. Wang, “Convolutional deep networks for visual data classification,” Neural Process. Lett., vol. 38, no. 1, pp. 17–27, 2013.
• A. Şeker, A. Diri ve H. Balık, "Derin Öğrenme Yöntemleri ve Uygulamaları Hakkında Bir İnceleme" Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 3, s. 3, ss. 47-64, 2017.
• J. Schmidhuber, "Deep learning in neural networks: An overview," Neural networks, vol. 61, pp. 85-117, 2015.
• A. Voulodimos, A. Doulamis, N. Doulamis and E. Protopapadakis, "Deep learning for computer vision: A brief review," Computational intelligence and neuroscience, 2018.
• Ö. Inik, E. Ülker, "Derin öğrenme ve görüntü analizinde kullanılan derin öğrenme modelleri," Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, c. 6, s. 3, ss. 85-104, 2017.
• T. H. Chan, K. Jia, S. Gao, J. Lu, Z. Zeng and Y. Ma, "A simple deep learning baseline for image classification?," IEEE transactions on image processing, vol. 24, no. 12 , pp. 5017-5032, 2015.
• C. Gerber and M. Chung, “Number plate detection with a multi-convolutional neural network approach with optical character recognition for mobile devices,” J. Inf. Process. Syst., vol. 12, no. 1, pp. 100–108, 2016.
• M. S. Rahman, M. S. Nasrin, M. Mostakim, and M. Z. Alom, “Bangla License Plate Recognition Using Convolutional Neural Networks (CNN),” 2019, arXiv:1809.00905.
• K. Tang, “Chinese license plate recognition,” Master thesis, Department of Electrical Engineering, University at Buffalo, New York, USA, 2018.
• L. Xie, T. Ahmad, L. Jin, Y. Liu, and S. Zhang, “A new CNN-based method for multi-directional car license plate detection,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 19, no. 2, pp. 507–517, 2018.
• N. Omar, A. Mohsin Abdulazeez, A. Sengur, and S. G. Saeed Al-Ali, “Fused faster RCNNs for efficient detection of the license plates,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 19, no. 2, p. 874, 2020.
• W. Puarungroj and N. Boonsirisumpun, “Thai license plate recognition based on deep learning,” Procedia Comput. Sci., vol. 135, pp. 214–221, 2018.
• E. Çamaşıroğlu, “Araç Plakası Algılama ve Tanıma," Yüksek Lisans Tezi, Elektronik Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2007.
• I. Irmakçı, “Otomatik araç plaka tanıma sistemi,” Yüksek Lisans Tezi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ege Üniversitesi, Izmir, Türkiye, 2008.
• N. S. S. Angara, “Automatic License Plate Recognition Using Deep Learning Techniques,” Master's thesis, Department of Electrical Engineering, The University of Texas at Tyler, Texas, USA, 2015.
• H. Jørgensen, “Automatic License Plate Recognition using Deep Learning Techniques,” Master's thesis, Master of Science in Computer Science, Norwegian University of Science an Technology, Trondheim, Norway 2017.
• A. Bakkaloğlu, “Araç Plaka Tanıma Sistemi,” Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye, 2011.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, "Imagenet classification with deep convolutional neural networks," Advances in neural information processing systems, vol. 25, pp. 1097-1105, 2012.
• F. G. Tan, A. S. Yüksel, E. Aydemir ve M. Ersoy, "Derin öğrenme teknikleri ile nesne tespiti ve takibi üzerine bir inceleme," Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, s. 25, ss. 159-171, 2021.
• R. Girshick, "Fast r-cnn," In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1440-1448, 2015
• J. R. Uijlings, K. E. Van De Sande, T. Gevers and A. W. Smeulders, "Selective search for object recognition," International journal of computer vision, vol. 104, no. 2, pp. 154-171, 2013.
• N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms." IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. vol. 9, no. 1, pp. 62–66, 1979.
• S. Şengin ve Z. Aşan, "Bulanık mantıkta korelasyon katsayısı; meterolojik olaylarda bir uygulama," Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 20 s. 1, ss. 151-161, 2007.