Data Mining in A Smart Traffic Light Control System Based on Image Processing and KNN Classification Algorithm

Authors : Abdullah YUSEFI, Adem Alpaslan ALTUN, Cemil SUNGUR

Pages : 461-465

Doi:10.31590/ejosat.819762

View : 32 | Download : 15

Publication Date : 2020-10-05

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzün modern dünyasında, insanların ve malların iletişimi, ulaşımı ve hareketi önemlidir ve bunu mümkün olan en kısa sürede yapmak da gerekli ve hayati önem taşımaktadır. Geçtiğimiz on yılda yolcu ve araç sayısındaki önemli artış ve haberleşme dizilerinin kapasite kısıtlamaları nedeniyle akıllı trafik kontrol ve yönetimine kesinlikle yeni teknolojilerin uygulanması gerekmektedir. Akıllı ulaşım sistemi (AUS), ulaşım ihtiyaçlarını karşılamak için bilgi işleme, telekomünikasyon ve elektronik kontrol alanlarında gelişmiş teknolojileri kullanır. Bu sistemlerin amacı, önemli ve hassas rotalardaki trafiği düzene koymak ve ayrıca trafik güvenliği, bilgi, zamanında trafik kontrolü ve ulaşım arterlerinin optimum kapasitesinin kullanılmasını sağlamaktır. Bu makale, görüntü işleme ve veri madenciliği KNN sınıflandırma algoritmasını kullanarak sinyalize otoyol ile ilişkili trafik parametrelerini çıkarmak için yeni bir yöntem sunmaktadır. Bu parametreler arasında kırmızı ışıklı LED'in uzunluğu, geçen araçların hacmi ve yeşil fazda otobanları geçen yayaların hacmi yer alıyor. Aşağıda, yukarıda bahsedilen üç trafik parametresini alarak trafik sinyali zamanlamasını optimize etmeye devam eden bir Veri Madenciliği Trafik Işığı Kontrol Sistemi tanıtılmaktadır. Sonunda MATLAB yazılım ortamında iki fazlı bir ortak otoyol simüle edilerek, görüntü işleme algoritmalarının ve bunun için tasarlanan Veri Madenciliği Trafik Işığı Kontrol Sisteminin sonuçları değerlendirilir.
Keywords : İki aşamalı Eşikleme, Engelleme, Veri Madenciliği, Trafik Simülasyonu, Sınıflandırma, Yüz Algılama, Araç Algılama, KNN sınıflandırması