Trafik İşaret Levhası Tespiti için Derin Öğrenme Yöntemi

Authors : Mert ÇETİNKAYA, Tankut ACARMAN

Pages : 140-157

View : 79 | Download : 10

Publication Date : 2020-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada araç üzerinde bulunan kamera algılayıcısı ile çekilen trafik sahne resimleri üzerinde trafik işaret levhası tespiti için yöntem öneriyoruz. Yöntemimiz derin öğrenmeye dayalı olmakla birlikte işlemsel hız ve tespit başarısını artırmak üzere istatistiksel yaklaşımlardan da barındırmaktadır. Yöntemimiz oluşturan algoritmamız 3 adımdan oluşmaktadır. İlk olarak derin öğrenmeye dayalı bir görüntü segmentasyonu yaptık ve görüntüden bazı bölge önerileri çıkardık. Sonra, hipotez testleri yaptık ve resim içerisinde trafik levhası olma ihtimali düşük olan bölge önerilerinden bazılarını eledik. Son adımda ise uygun şekilde eğitilmiş olan Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) sınıflandırıcımızı kalan bölge önerileri üzerinde kullandık ve sınıflandıracımız tarafından o bölgede trafik levhası olduğu güçlü bir şekilde saptandı ise ilgili bölgeyi kabul ettik. Burada, ilk adımda verimli ve hızlı çalışan bir görüntü segmentasyonu yaklaşımı kullandık ve ikinci adımda da hipotez testi gibi basit bir yaklaşım ile hızlıca bazı elemeler yaptık. Algoritmamızı Alman Trafik İşareti Algılama Karşılaştırması (German Traffic Sign Detection Benchmark (GTSDB)) veriseti üzerinde test ettik ve algoritmamızın kullandığımız metriklere göre literatürde yayınlanmış başka yöntemlere göre daha başarılı sonuçlara ulaştığını ve aynı zamanda işleme maliyeti bakımından da düşük olduğunu sonucuna ulaştık.
Keywords : Derin öğrenme, Trafik işaret levhası tespiti, Görüntü segmentasyonu

ORIGINAL ARTICLE URL