Trafik Işığı Tespiti Yapan Bir Sürücü Güvenlik Destek Sistemi
Öz
Sürücü güvenlik destek sistemleri
(SGDS) sayesinde trafik kazası sayıları azaltılabilmektedir. Bu çalışmada,
trafik ışıklarını bularak sürücüyü uyaran bir sürücü güvenlik destek sistemi
önerilmiştir. Önerilen SGDS sadece
görsel bilgilerle çalışmakta ve trafik ışığı tespiti yapmaktadır. Sistem ilk
olarak alınan imgeleri gri ölçekli imgelere dönüştürerek Otsu kriterine göre
çok seviyeli eşiklemeye tabi tutmaktadır. Eşiklenmiş olan imgeler için
sırasıyla bağlı bileşen analizi ve parça analizi yapılarak trafik ışığı
olabilecek ilgi duyulan bölgeler bulunmaktadır. Bulunan bu bölgelerden renk
bilgisini de içeren özellik vektörleri çıkartılmaktadır. Son olarak, Destek
Vektör Makinesi (DVM) ile ilgi duyulan bölgelerin trafik ışığı olup olmadığına
karar verilmektedir. Önerilen SGDS’nin başarımı şehir ortamından elde edilmiş
imgeler üzerinde incelenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Diaz-Cabrera, M., Cerri, P., ve Medici, P., “Robust real-time traffic light detection and distance estimation using a single camera”, Expert Systems with Applications, 42(8): 3911-3923, (2015).
- [2] Mu, G., Xinyu, Z., Deyi, L., Tianlei, Z., ve Lifeng, A., “Traffic light detection and recognition for autonomous vehicles”, The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 22(1): 50-56, (2015).
- [3] Philipsen, M. P. , Jensen, M. B., Møgelmose, A., Moeslund, T. B., ve Trivedi, M. M., “Traffic Light Detection: A Learning Algorithm and Evaluations on Challenging Dataset”, IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems, Las Palmas, 2341-2345, (2015).
- [4] Fairfield, N., ve Urmson, C., “Traffic Light Mapping and Detection”, IEEE International Conference on Robotics and Automation, Shanghai, 5421-5426, (2011).
- [5] Kılıkçıer, Ç., “Hedef Tanıma Algoritmaları ve Bir DSP Kartı Üzerinde Gerçeklenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, (2012), (Danışman: E. Yılmaz).
- [6] www.lara.prd.fr/benchmarks/trafficlightsrecognition (Erişim Tarihi: 21. 08.2017).
- [7] Charette, R. d., ve Nashashibi, F., “Traffic Light Recognition using Image Processing Compared to Learning Processes”, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, St. Louis, 333-338, (2009).
- [8] Charette, R. d., ve Nashashibi, F., “Real Time Visual Traffic Lights Recognition Basedon Spot Light Detection and Adaptive Traffic Lights Templates”, IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Xian, Çin, 358-363, (2009).
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
1 Haziran 2018
Gönderilme Tarihi
9 Haziran 2017
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 21 Sayı: 2