Motorlu araçlar için plaka tanıma sistemi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorOral, Mustafa
dc.contributor.authorÇelik, Umut
dc.date.accessioned2024-05-28T11:13:33Z
dc.date.available2024-05-28T11:13:33Z
dc.date.issued2003en_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionBu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.en_US
dc.description.abstractÖZET Motorlu araçlar için plaka tanıma sistemleri araç tanıma otomasyonunda kullanılan tekniklerden birisidir. Trafik denetleme, gişe otomasyonu ve denetimli saha giriş kontrolü (hastane, askeri tesis vb.) uygulamalarında verimli olarak kullanılırlar. Bu çalışmada, Türk Plaka Standartlarına uyan sivil plakaya sahip araçlar için bir plaka tanıma sistemi geliştirilmiştir. Çalışmada, bu işlem için geriye yaydım algoritması kullanan Yapay Sinir Ağlan (YSA) kullanılmıştır. Tanıma işlemi iki aşamada gerçekleşmektedir; araç görüntülerinden plakanın yerinin tespiti ve bu plakada karakterlerin tanınması. Plaka yer tespiti çeşitli görüntü işleme algoritmaları ve YSA kullanılarak yapılmıştır. Bulunan bu plakada karakter yer tespiti, karakter sayısı, boyutu ve türü çeşitli görüntü işleme rutinleri ile algılanmış, ardından belirlenen karakter bölgeleri, plakalarda kullanılan 22 harf ve 10 rakamı tanımaya eğitilmiş YSA'lara beslenmiş ve plaka tanıma gerçekleştirilmiştir. Sistemin plaka yer tespitinde %88.6 ve plaka tanımadaki başarı oranları %76.8 olarak belirlenmiştir. 2003, 87 sayfaen_US
dc.description.abstractII ABSTRACT Vehicle Licence Plate Recognition Systems are used for automated recognition of vehicles. They can be efficiently employed for traffic monitoring of roads, automated till collection, entry surveillance of hospitals, military bases, official buildings, etc. In this thesis, a licence plate recognition system for the vehicles that have licence plates that conform to Turkish Civil Licence Plate Standards has been developed. Backpropagation Error Artificial Neural Networks (ANN) have been used within the system. The recognition process can be done in two major steps; licence plate localization within an image and character recognition within licence plate region. Licence Plate localization has been achieved by using various image processing algorithms and ANN. Localization, number, dimensions and type of the characters within a plate have been identified by using image processing algorithms, plate recognition has been done by feeding the character regions to the ANN's that were trained to recognize 22 letters and 10 numbers. The system's performance has been calculated as 88.6% for plate localization and 76.8% for plate recognition. 2003, 87 pagesen_US
dc.identifier.endpage96en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12483/5295
dc.identifier.yoktezid135853en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherHatay Mustafa Kemal Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğien_US
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.subjectPlaka tanımaen_US
dc.subjectgeriye yaydım algoritmasıen_US
dc.subjectgörüntü işlemeen_US
dc.subjectkarakter tanımaen_US
dc.subjectyapay sinir ağıen_US
dc.subjectLicence plateen_US
dc.subjectrecognitionen_US
dc.subjectback propagation erroren_US
dc.subjectimage processingen_US
dc.subjectcharacter recognitionen_US
dc.subjectartificial neural networksen_US
dc.titleMotorlu araçlar için plaka tanıma sistemien_US
dc.title.alternativeA System for vehicle licence plate recognitionen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

FBE Tez Koleksiyonu

We collect and process your personal information for the following purposes: Authentication, Preferences, Acknowledgement and Statistics.
To learn more, please read our privacy policy.

Customize