Co-Pilot

< Projeler Sayfası

Proje Adı
Akıllı Sürücü Destek Sistemi

Şirket Adı
Havelsan A.Ş.

Şirket Mentoru
Yusuf Oğuzhan Artan

Akademik Mentor
Prof. Dr. Enis Çetin, Maen Mallah

Asistan
Ali Alper Özaslan

Takım Üyeleri
Talha Akyıldız, Mustafa Çalışkan, Hamza Yusuf Çakır, Bahadır Alp Çakır, Ahmet Özcan, Muhammet Şimşek

Özet
Bu çalışmada araç içinde ön konsol üzerine monte edilmiş bir kamera ile trafik ışık ve işaretlerinin tespiti ve tanımasını sağlayan araç sürücülerine yardımcı bir sistem önerilmektedir.Türkiye'de trafik ışık ve işaretleri tanınması ve araç sürücülerine yardım amaçlı çalışmaların azlığı ve halihazırda işlenebilecek bir veri setinin olmaması bizi bu projeyi yapmaya sevk etti. Önerilen sistemde kameradan elde edilen görüntüler üzerinde trafik ışık ve işaretlerinin pozisyonunu belirlemek için çeşitli öznitelik çıkarma metotları kullanılmıştır. Trafik ışıklarının ve işaretlerinin pozisyonunu belirledikten sonra, ışıkların rengini ve hangi ışık olduğunu belirlemek için destek vektör makinesi, işaretlerin hangi işaret olduğunu belirlemek için ise yapay sinir ağı kullanılmıştır. Araba içine yola bakacak şekilde yerleştirilmiş kamera ile gerçek zamanlı video görüntüleri işlenerek sistem performansı ölçülmüştür ve sistemin insan gözüyle kıyaslanabilecek şekilde başarılı çalıştığı gözlenmektedir.



Özet
In this project, we aim to create a system that detects and recognizes traffic signs and traffic lights with the help of a camera mounted inside a car. Because of lack of studies on traffic light and traffic sign recognition for driving assistance in Turkey and since there is no Turkish dataset, we were motivated to work on this project.In order to detect the region of traffic lights and traffic signs some feature extraction methods are used. After detection of traffic lights and traffic signs, Support Vector Machine (SVM) is used for recognition of these lights and Artificial Neural Network is used for recognition of these signs. In the project that we are working on, real time video recordings are processed with the help of a camera that sees the road mounted inside a car and drivers are warned by a Smartphone based warning application. It is observed that the system works successfully so that it can be compared with human eyes.