Vehicle tracking by fusing monocular camera and vehicle to vehicle comunication on a real time basis

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Galatasaray Üniversitesi, Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi, Bilgisayar Mühendisligi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MUSTAFA TEKELİ

Danışman: TANKUT ACARMAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde otonom araçlar trafikte aktif olarak kullanılmaya başlanmış durumda. Bu araçları sürücüden geri bildirim almaksızın belirli koşullarda kendini sürebilen taşıtlar olarak tanımlayabiliriz. Otonom araçlar şeritleri algılayıp takip edebildiği gibi diğer araçları da algılayarak gerekli durumlarda fren sistemini devreye sokabilmekte ve hatta şerit değiştirebilmektedir. Bu teknolojinin alt yapısı ise sürücü destek sistemleri tarafından oluşturulmaktadır. Bu sistem sayesinde araçlar yol ve trafik durumunu analiz ederek gerekli eylemleri uygulayabilmektedirler. Bu işlemler yol üzerindeki diğer araçların, şeritlerin, bariyerlerin ve hatta yayaların algılanması problemini önemli kılmaktadır. Bu nedenle bu sistemlerin gerçek zamanlı olarak çalışma gereksinimi de doğmaktadır. Bu alanda yapılan çalışmalar çoğunlukla görüntü sensörü, LIDAR, mikrodalga sensör vb. kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Ancak bu cihazlar hali hazırda nesnelerin çok çeşitlenmesi, ışık değişimleri, kısa menzil, yüksek işlem gücü gereksinimi ve maliyet gibi parametrelerden etkilenmektedir. Bu çalışmamızda IEEE 802.11p araç-araç haberleşmesiyle desteklenmiş tekil görüntü sensörü tabanlı bir sistem önerilmektedir. IEEE 802.11p araç-araç haberleşmesi sayesinde yukarıda belirtilen görüntü sensörünün eksilerinin telafi edilmesi hedeflenmiştir. Sensör ölçümleri particle filter algoritması kullanılarak birleştirilmiştir. Ayrıca gerçek zamanlı çalışma gereksiniminden dolayı NVIDIA Tegra Jetson TK1 geliştirme kartı kullanılarak üzerindeki GPU üzerinde de performans testleri yapılmış ve CPU sonuçları ile de karşılaştırılmıştır.