A new lane detection system for unmanned vehicles
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİLGİSAYAR BİLİMLERİ VE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: YASEMİN TİMAR
Danışman: FATİH ALAGÖZ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Akıllı ulaşım teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte çok yakın bir gelecekte akıllı kara araçlarının trafikte seyrettiğini görmek mümkün olacaktır. Dahası insansız akıllı araçlar trafik kazalarını aza indirgeyerek ve karbon gazları salınımını azaltarak ulaşım endüstrisinde devrim niteliğinde bir etki yapacaklardır. Halihazırda birkaç ülkede insansız kara aracı geliştirme projeleri devam etmekte ve bununla da kalmayıp otomobil üreticilerinin araştırma geliştirme bölümlerinde de trafik güvenlik sistemleri ve otonom ulaşım uygulamaları için otonom sürüş alanlarında çalışılmaktadır. Bu tez otomobilerde kullanılan trafik güvenliği sistemlerinin en önemlerinden biri olan ve aynı zamanda insansız kara araçlarının algılayıcı alt sisteminin kritik bir parçası olan Şerit Tanıma üzerine odaklanmıştır.Şerit tanımanın esas amacı kamera görüntüsünde şeritlerin yerini belirleyerek, şeride olan uzaklık ile yol ve arabanın yönünün hesaplanmasını sağlamaktır. Bilgisayarla görme yeteneğine dayanan metodlar hava şartları, farklı aydınlanma koşulları ve yol şartlarının görüntü üzerinde neden olduğu problemleri çözmeye çalışmaktadır. Bu tez kapsamında hava ve yol durumunun zorlu şartlarında başarılı sonuçlar üreten yeni bir şerit tanıma metodu geliştirilmiştir. Metodun üç ana safhası bulunmaktadır; şerit özniteliklerini bulma, şeritleri ayrıştırma ve yol modelini oturtma. Bu çalışmadaki şerit özniteliklerini bulma yöntemi simetrik yerel eşik yöntemine dayanmaktadır, ancak silinmiş şeritleri ve yol kenarlarının bulunmasında çok daha başarılı çalışmaktadır. Aracın sağ ve sol yanındaki şeritlerin tanımlanması ve ayrıştırılması için RANSAC algoritması ile belirli bir hata varyansıyla her iki tarafta bir doğru denklemi tanımlanır. Doğru denklemini sağlayan pikseller kullanılarak en uygun hiperbol yol modeli ile yol ve aracın parametreleri hesaplanır. Geliştirilen metod ile üretilen sonuçlar yol imajları içeren ROMA referans veritabanı üzerinde gösterilmiş ve ROC, DSC metrikleri grafik olarak sunulmuştur. Metodun başarısı ayrıca sentetik imajlar üzerinde de gösterilmiştir.