Development of CNN-based GUI for detection of non-motorized vehicles

Authors : Sinan UĞUZ, Oğulcan ÇİFTÇİ

Pages : 208-215

Doi:10.47933/ijeir.1178790

View : 16 | Download : 6

Publication Date : 2022-10-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde trafik yoğunluğuna çeşitli çözüm önerileri sunulmaktadır. Bu önerilerden birisi de motorsuz araçlar sınıfında yer alan bisiklet kullanımının yaygınlaştırılmasıdır. Bunun için öncelikle bisiklet yollarının yapılması gerekmektedir. Bisklet yollarının kullanımı ya da normal trafikteki bisiklet kullanım oranı önemli bir veridir. Bu verinin elde edilmesi için son yıllarda popüler olan derin öğrenme tekniklerinden yararlanılabilir. Bu çalışmanın amacı çeşitli convolutional neural networks mimarileri kullanılarak bisiklet tespit eden bir model ortaya koymaktır. Öncelikle internet ortamından elde edilen 962 adet bisiklet görüntüsü etiketlenmiştir. Bunun için YOLOv3, YOLOF, Faster R-CNN ve Sparse R-CNN mimarileri ile eğitimler gerçekleştirilmiştir. Eğitimler sonucunda Faster R-CNN ile 0.92 mAP değerine ulaşılmıştır. Çalışma sonunda bir GUI tasarlanarak gerçek zamanlı olarak bisiklet tespiti yapan bir yazılım ortaya koyulmuştur.
Keywords : derin öğrenme, bisiklet tespiti, nesne tespiti, trafik