Dergiler / Politeknik Dergisi / 2018 / Cilt: 21 - Sayı: 2

Trafik Işığı Tespiti Yapan Bir Sürücü Güvenlik Destek Sistemi

A Driver Safety Support System Which Detects Traffic Lights

Sayfa
419–426
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen SGDS’nin başarımı şehir ortamından elde edilmiş imgeler üzerinde incelenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sürücü güvenlik destek sistemleri (SGDS) sayesinde trafik kazası sayıları azaltılabilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, trafik ışıklarını bularak sürücüyü uyaran bir sürücü güvenlik destek sistemi önerilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen SGDS’nin başarımı şehir ortamından elde edilmiş imgeler üzerinde incelenmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:DVM · çok seviyeli eşikleme · pso

Özet

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.

Abstract

The number of traffic accidents can be decreased through driver safety support systems (DSSS). In this study, a driver safety support system is proposed in which the driver is warned by finding traffic lights. The proposed DSSS works on only visual information and detects traffic lights. The system primarily transforms the received images into gray scale images and subject them to multi-level thresholding with Otsu criteria. The regions of interest which can be traffic lights are found for the thresholded images by using connected component analysis and blob analysis, respectively. Feature vectors including the color information are extracted from the founded regions. Finally, it is decided if the regions of interest are traffic lights by using support vector machines (SVM). The performance of the proposed DSSS is examined on the images obtained from urban areas.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KILIKÇIER, Ç., YILMAZ, E. (2018). Trafik Işığı Tespiti Yapan Bir Sürücü Güvenlik Destek Sistemi. Politeknik Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 2, 419–426. https://ajindex.com/articles/306504

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  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)
  6. 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)
  7. 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)
  8. Siogkas, G., Skodras, E., ve Dermetas, E., “Traffic Lights Detection in Adverse Conditions using Color, Symmetry and Spatiotemporal Information”, VISAPP-International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Rome, 620-627, (2012)
  9. Wang, C., Jin, T., Yang, M., Ve Wang, B., “Robust and Real-Time Traffic Lights Recognition in Complex Urban Environments”, International Journal of Computational Intelligence Systems, 4(6): 1383-1390, (2011)
  10. Haltakov, V., Mayr, J., Unger, C., ve Ilic, S., “Semantic segmentation based traffic light detection at day and at night”, German Conference on Pattern Recognition, Aachen, 446-457, (2015)
  11. Jensen, M. B., Philipsen, M. P., Mogelmose, A., Moeslund, T. B., ve Trivedi, M. M., “Vision for Looking at Traffic Lights: Issues, Survey, and Perspectives”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 99: 1-16, (2016)
  12. Otsu, N., “A threshold selectio