Yapay sinir ağları kullanılarak araç plakalarının tanınması

dc.contributor.advisorTürkyılmaz, İbrahim
dc.contributor.authorKaçan, Kirami
dc.date.accessioned2025-01-26T20:45:50Z
dc.date.available2025-01-26T20:45:50Z
dc.date.issued2010
dc.departmentÇOMÜ, Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu çalışmada, başarımı yüksek bir plaka tanıma sistemi (PTS) tasarımı yapıldı. Bunun için PTS'nin hangi aşamalardan oluştuğu ve bu aşamalarda ne gibi işlemlerin gerçekleştirildiği analiz edildi. Bir PTS'nin, (i) plaka bölgesinin belirlenmesi, (ii) karakter bölümleme ve (iii) karakter tanıma olmak üzere üç temel aşamadan oluştuğu saptandı. Özellikle plaka bölgesinin belirlenmesi aşamasında, sistemin başarısını artırmak için orijinal görüntü üzerinde görüntü işleme algoritmaları kullanılarak bir görüntü iyeleştirme işlemi gerçekleştirildi. İkili seviyedeki görüntüler üzerinde kenar tabanlı görüntü işleme yöntemleri kullanılarak araç görüntüsünden dikdörtgensel plaka bölgesi elde edildi. Elde edilen plaka bölgesi meyil düzeltme yapılarak karakter bölümleme aşamasına hazır hale getirildi. Plaka bölgesinde ikili seviyede dikey izdüşüm yöntemi kullanılarak karakterler birbirinden ayrıştırıldı. Elde edilen karakterler inceltme işlemine tabi tutularak karakter tanıma aşamasına hazır hale getirildi. Karakter tanıma aşamasında geriye yayılım öğrenme algoritması kullanan üç katmanlı ileri beslemeli bir yapay sinir ağı kullanılarak karakterler tanımlandı.
dc.description.abstractIn this study, a highly successful Plate Recognition System (PRS) is designed. For this purpose, what stages PRS consist of and what procedures carried out with PRS are analyzed. A PRS is composed of the following three stages; (i) plate region determination, (ii) character segmentation and (iii) character recognition. Especially in the plate region determination stage, to increase system performence, an image enhancement process is made by using image processing algorithms on original image. Rectengular plate region is obtained by using edge based image processing methods on the binary level images. By the help of slope corrections, plate region obtained in the plate region determination stage is prepared for character segmentation stage. Characters are separated from each other by using vertical projections method on plate region. Segmented characters are made ready to the character recognation stage by thinning process. In the character recognation stage, a three-layer feedforward artificial neural network using backpropagation learning algorithm are constructed and characters are defined by using this artificial neural network.
dc.identifier.endpage69
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=veR1mHu9yoWjwcVUjCEoPLF2SkFEVVPczjxT4HK1dhA51WS9S2Z_sU93n5fCK5S4
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/7512
dc.identifier.yoktezid274945
dc.language.isotr
dc.publisherÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_Tez_20250125
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control
dc.titleYapay sinir ağları kullanılarak araç plakalarının tanınması
dc.title.alternativeLicense plate recognition using artificial neural networks
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar