Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı

Yıl 2018, Cilt: 11 Sayı: 1, 7 - 16, 05.06.2018

Fatma Günseli Yaşar , Ayşegül Alaybeyoğlu

Öz

Trafikte
güvenlik ve çalınan araçların bulunması gibi işlemler için araç tanıma
sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, aranan aracın özellikleri
girilerek aynı özelliklere sahip araçların bulunması hedeflenmiştir. Aranan
araç ile aynı plaka ve markaya sahip aracın tespiti için şablon eşleme yöntemi,
bu aracın aranan araç ile aynı renkte olup olmadığını bulmak için de görüntü
aritmetik işlem yöntemi kullanılmaktadır. Görüntüde aranan araç ile aynı
plakaya sahip bir araç bulunması durumunda takip plakaya göre yapılır. Farklı
plakaya sahip ise aracın aranan markaya ve renge sahip olup olmadığına bakılır.
Aynı marka ve renkteki araçlara, plakasının değiştirilme olasılığına karşı
şüpheyle yaklaşılır. Sistem, girilen şablon görüntünün boyut ve rotasyonuna
karşı dayanıklılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Görüntü İşleme Şablon Eşleme

Kaynakça

  • [1] Motorlu Kara Taşıtları Ocak 2016, TÜİK verisi. Alınan site: http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=21601.
  • [2] Yasar, F.G., Alaybeyoglu, A., Automatic Vehicle Brand and Color Recognition System, International Conference on Computer Science and Engineering, 2016, pp. 524-528.
  • [3] Oz, C.,Ercal, F., Automatic Vehicle License Plate Recognition using Artificial Neural Networks, Intelligent Systems Design and Applications, 2003, 23, pp. 23-31.
  • [4] Chang, S.L., Chen, L. S., Chung, Y.C., Chen, S.W., Automatic License Plate Recognition, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2004, 5(1), pp. 42-53.
  • [5] Cyganek, B., Wozniak, M., Vehicle Logo Recognition with an Ensemble of Classifiers, Intelligent Information and Database Systems, PT II, 2014, 8398, pp. 117-126.
  • [6] Bock, P., ALISA: Adaptive Learning Image and Signal Analysis, Advances in Computer-Assisted Recognition, 1999, 3584, pp.186-199.
  • [7] Psyllos, A. P., Anagnostopoulos, C. N. E., Kayafas, E., Vehicle Logo Recognition Using a SIFT-Based Enhanced Matching Scheme, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2010, 11(2), pp. 322-328.
  • [8] Yu, S. Y., Zheng, S., Yang, H., Liang, L., Vehicle Logo Recognition Based on Bag-of-Words, 10th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2013, pp. 353-358.
  • [9] Sulehria, H. K., Zhang, Y., Vehicle Logo Recognition Using Mathematical Morphology, 6th WSEAS International Conference on Signal Processing, 2007, pp. 95-98.
  • [10] Yunqiong, W., Zhifang, L., Fei, X., A Fast Coarse-to-Fine Vehicle Logo Detection and Recognition Method, International Conference on Robotics and Biomimetics, 2007, vol. 1-5, pp. 691-696.
  • [11] Dai, S., Huang, H., Gao, Z.Y., Li, K.,Xiao, S., Vehicle-logo Recognition Method Based on Tchebichef Moment Invariants and SVM, World Congress on Software Engineering, 2009, vol. 3, pp. 18-21.
  • [12] Llorca, D.F., Arroyo, R., Sotelo, M.A., Vehicle logo recognition in traffic images using HOG features and SVM, 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2013, PP. 2229-2234.

Yıl 2018, Cilt: 11 Sayı: 1, 7 - 16, 05.06.2018

Fatma Günseli Yaşar , Ayşegül Alaybeyoğlu

Öz

Kaynakça

  • [1] Motorlu Kara Taşıtları Ocak 2016, TÜİK verisi. Alınan site: http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=21601.
  • [2] Yasar, F.G., Alaybeyoglu, A., Automatic Vehicle Brand and Color Recognition System, International Conference on Computer Science and Engineering, 2016, pp. 524-528.
  • [3] Oz, C.,Ercal, F., Automatic Vehicle License Plate Recognition using Artificial Neural Networks, Intelligent Systems Design and Applications, 2003, 23, pp. 23-31.
  • [4] Chang, S.L., Chen, L. S., Chung, Y.C., Chen, S.W., Automatic License Plate Recognition, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2004, 5(1), pp. 42-53.
  • [5] Cyganek, B., Wozniak, M., Vehicle Logo Recognition with an Ensemble of Classifiers, Intelligent Information and Database Systems, PT II, 2014, 8398, pp. 117-126.
  • [6] Bock, P., ALISA: Adaptive Learning Image and Signal Analysis, Advances in Computer-Assisted Recognition, 1999, 3584, pp.186-199.
  • [7] Psyllos, A. P., Anagnostopoulos, C. N. E., Kayafas, E., Vehicle Logo Recognition Using a SIFT-Based Enhanced Matching Scheme, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2010, 11(2), pp. 322-328.
  • [8] Yu, S. Y., Zheng, S., Yang, H., Liang, L., Vehicle Logo Recognition Based on Bag-of-Words, 10th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2013, pp. 353-358.
  • [9] Sulehria, H. K., Zhang, Y., Vehicle Logo Recognition Using Mathematical Morphology, 6th WSEAS International Conference on Signal Processing, 2007, pp. 95-98.
  • [10] Yunqiong, W., Zhifang, L., Fei, X., A Fast Coarse-to-Fine Vehicle Logo Detection and Recognition Method, International Conference on Robotics and Biomimetics, 2007, vol. 1-5, pp. 691-696.
  • [11] Dai, S., Huang, H., Gao, Z.Y., Li, K.,Xiao, S., Vehicle-logo Recognition Method Based on Tchebichef Moment Invariants and SVM, World Congress on Software Engineering, 2009, vol. 3, pp. 18-21.
  • [12] Llorca, D.F., Arroyo, R., Sotelo, M.A., Vehicle logo recognition in traffic images using HOG features and SVM, 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2013, PP. 2229-2234.
Toplam 12 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

Fatma Günseli Yaşar

Ayşegül Alaybeyoğlu

Yayımlanma Tarihi 5 Haziran 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Cilt: 11 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Yaşar, F. G., & Alaybeyoğlu, A. (2018). Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 11(1), 7-16.
AMA Yaşar FG, Alaybeyoğlu A. Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı. TBV-BBMD. Haziran 2018;11(1):7-16.
Chicago Yaşar, Fatma Günseli, ve Ayşegül Alaybeyoğlu. “Otomatik Araç Plaka, Renk Ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 11, sy. 1 (Haziran 2018): 7-16.
EndNote Yaşar FG, Alaybeyoğlu A (01 Haziran 2018) Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 11 1 7–16.
IEEE F. G. Yaşar ve A. Alaybeyoğlu, “Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı”, TBV-BBMD, c. 11, sy. 1, ss. 7–16, 2018.
ISNAD Yaşar, Fatma Günseli - Alaybeyoğlu, Ayşegül. “Otomatik Araç Plaka, Renk Ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 11/1 (Haziran 2018), 7-16.
JAMA Yaşar FG, Alaybeyoğlu A. Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı. TBV-BBMD. 2018;11:7–16.
MLA Yaşar, Fatma Günseli ve Ayşegül Alaybeyoğlu. “Otomatik Araç Plaka, Renk Ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 11, sy. 1, 2018, ss. 7-16.
Vancouver Yaşar FG, Alaybeyoğlu A. Otomatik Araç Plaka, Renk ve Marka Tanıma Sistem Tasarımı. TBV-BBMD. 2018;11(1):7-16.
 Kapak Resmi İndir

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.