Derin öğrenme yöntemleri ile trafik işareti tanıma - Yıldıran, Okan (My University, 2019)
Gelişen araç teknolojileri ile birlikte sürücüye yardımcı olacak sistemler ön plana çıkmaktadır. Bu sistemler sürüş emniyetini ve konforunu artırmak için gün geçtikçe daha fazla araca entegre edilmektedir. Sürücüye yardımcı olan bu sistemler bir yandan da otonom araçlar için önemli bir altyapıyı oluşturmaktadır. Otonom araçların emniyetli bir şekilde kullanılabilir olması için etrafındaki tüm bilgiyi elde edebilen, bu bilgileri doğru bir şekilde yorumlayan ve karar alabilen sistemler olması gerekmektedir. Otonom araçların kullanabileceği en önemli bilgilerden biri ise sürüş sırasında karşılaşılan trafik işaretlerinin içeriğidir. Trafik işaretlerinin tespit edilebilmesi için araç üzerinde bulunan bir kamera ile çevrenin görüntüsünün alınması gerekmektedir. Bu işaretlerin görüntü üzerinden tespit edilmesi, görüntü işleme ve makine öğrenmesi alanları için zorlayıcı bir problemdir. En büyük problemlerden biri ise veri setlerinin yetersiz olmasıdır. Bu noktada Türkiye’deki yollardan elde edilen bir görüntü ve video veriseti bulunmamaktadır. Bu tezde, Türkiye’de toplanan görüntü ve videolar ile trafik işareti veriseti oluşturulmuştur. Bu verisetinde farklı hava koşullarında günün farklı zamanlarında (gündüz-gece) elde edilen görüntüler bulunmaktadır. Bu tezde sürücü yardım sistemlerinde ve otonom araçlarda kullanılmak üzere, derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri ile eğitilmiş, verilen görüntü üzerinden trafik işaretlerinin konumunu ve içeriğini gerçek zamanlı olarak tespit edebilen bir sistem gerçeklenmiştir.

Advancing vehicle technology increases the interest of the systems which help to drivers. These systems are being integrated to more vehicles everyday to make better safety and comfort while driving. Such systems also make an important infrastructure for autonomous vehicles. To make safer autonomous vehicles; these systems have to collect all information around itself, interpret these information correctly and make decisions according to them. One of the most important information which autonomous vehicle can use is traffic sign information while driving. For detecting traffic signs, images of the environment are need to be taken from a camera on the vehicle. Acquiring these signs from the images is a challenging problem for image processing and machine learning fields. One of the most challenging problem is the lack of datasets that containts various traffic signs. At this point, there is no dataset of images and videos that is collected in Turkey's roads. In this project it is a dataset that is collected in Turkey is built. In this dataset, there are images from different times (day-night) and different weather conditions. In this project developed a system that trained with deep learning and image processing methods, detects traffic signs in real time and to be used by driver assistant systems and autonomous systems.
Keywords: Bilgisayar mühendisliği; Computer engineering; Derin Öğrenme; Machine Learning; Makine Öğrenmesi Deep Learning