CarCam
< Projeler Sayfası
Proje Adı
Trafikte Seyir Halindeyken Araç ve Plaka Tanıma
Şirket Adı
Havelsan A.Ş.
Şirket Mentoru
Yusuf Oğuzhan Artan
Akademik Mentor
Prof. Dr. Enis Çetin, Maen Mallah
Asistan
Ali Alper Özaslan
Takım Üyeleri
Büşra Çankaya, Abdulsamet Dağaşan, Mustafa Engin Estekin, Onat Kurt, Büşra Tegin, Ayşegül İlay Tunalı
Özet
Projemizde güvenlik güçleri araçlarına entegre edilmek üzere önündeki aracın renk, plaka ve model tespitini yapabilen yeni bir sistem önerilmektedir. Ülkemizde çalıntı araç tespiti sabit MOBESE kameraları ile sadece plaka bilgisine dayanarak yapılmaktadır ve bu sistem ile çift plaka kullanan araçlar tespit edilememektedir. Bu projeyle, aracın plakasının yanında marka, model ve renk bilgisi tanımlanarak güvenlik güçleri tarafından kullanılan sisteme katkı yapılması hedeflenmektedir. Bu sistem IP kamera, gömülü sistem ve bilgisayardan oluşmakta olup gerçek zamanlı bir uygulama elde edebilmek için C++ programlama diliyle birlikte OpenCV kütüphanesi kullanılmaktadır. Araç takibi algoritmasıyla entegre bir halde, araç ve plaka tespiti için haar benzeri öznitelikler ve basamaklı sınıflandırma, plaka tanımlamak içinse optik karakter tanımlama algoritması kullanılmaktadır. Model tespitinde SIFT metodu kullanılarak aracın önemli öznitelikleri çıkarılmakta ve bu öznitelikler destek vektör makine algoritmasıyla eğitilip aracın modeli tanımlanmaktadır. Renk tanımlama ise çevre koşullarına daha az duyarlı olan HSV renk uzayı kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Her bir algoritma için farklı hava koşullarındaki fotoğraflardan ve videolardan oluşan veri setleri oluşturulup testler yapılmaktadır. Sistem, aracın özelliklerini bulma ve plaka tanıma konusunda yüksek bir performans göstermektedir. HAVELSAN işbirliğiyle yapılan bu projenin ülke güvenliğine katkı sağlayacağı öngörülmektedir.
Abstract
Aim of the project is designing a system to be used in security forces’ vehicles which recognizes plate, model and color of vehicles. In Turkey, stolen vehicle recognition is carried out by using fixed cameras and based only on the license plate information. Therefore, current system is not sufficient for successful recognition of stolen vehicles. This project aims to contribute to the current system by supplying additional information such as brand, model, and color data. This system consists of an IP camera, an embedded system and a computer. For real-time processing, C++ is used with OpenCV library. Haar-like cascade classifiers are used for vehicle and plate detection, and Optical Character Recognition is used for plate recognition. Interest points of a vehicle is extracted using SIFT features and these features are trained and model of the vehicle is classified by using Support Vector Machine algorithm. HSV color space is used for color recognition as it is less variant to outer effects. Distinct datasets that are constructed at different weather conditions are used for every algorithm for training and test purposes. The system performs very accurately in vehicle identification and license plate recognition. This project is carried out in corporation with HAVELSAN and is projected to contribute homeland security.