Şerit takibi yapan bir sürücü güvenlik destek sistemi

Abstract

Trafikte aktif olarak kullanılan araç sayısının artışı ile trafik kazalarında da önemli ölçüde bir artış gerçekleşmiştir. Bu kazaların alt sebepleri incelendiğinde şerit ihlali kaynaklı kazaların oranının yüksek olduğu dikkat çekmektedir. Trafik kazalarının önlenmesi için akademide ve sanayide çeşitli çalışmalar yapılmaktadır ve uygulayıcı kuruluşlar da bu önleyici sistemleri araçlarda bulundurmayı zorunlu hale getirmektedirler. Bu sistemlerden biri de şerit tespit sistemidir. Bu çalışma kapsamında SGDS (Sürücü Güvenlik Destek Sistemleri)’den biri olan araç içi kamera kullanılarak bir şerit tespit sistemi geliştirilmiştir. Bu sistemlerin önemli dezavantajlarından biri yolda meydana gelen bozulmalar ve çevresel etmenlerin yola etkisinin sistemleri yanıltmasıdır. Bazı durumlarda araç sürüş esnasında meydana gelen hatalı algılamaları neticesinde sürüşe müdahale ederek trafik güvenliğini riske atabilmektedir. Araç içi kameradan alınan veriler Hollanda ve Almanya otoyollarından toplanmıştır. Bu çalışmada gri tonlamalı geçiş, Canny kenar algılama ve Hough dönüşümü gibi görüntü işleme teknikleri incelenmiş ve uygulama detaylarından bahsedilmiştir. Uygulanan algoritmalar sonucunda alınan yol verileri ile sistemin performans ölçümleri gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında uygulanan görüntü işleme tekniklerinin performansı günün farklı zaman dilimlerinde ve hava koşullarında test edilerek ölçülmüştür. Bu sonuçlar ışığında sistemin hangi koşullarda daha başarılı olduğuna dair çıkarımda bulunulmuştur. Yapılan çalışmalar sonucunda önerilen SGDS’nin gündüz-gece ve yağışlı-yağışsız hava durumlarında yapılan testlerinde sistemin %88,67’lik bir doğrulukla çalıştığı tespit edilmiştir. Çevresel etmenlerin şerit takip sistemleri üzerine olan etkileri hakkında çıkarımda bulunulmuştur.With the increase in the number of vehicles actively used in traffic, there has been a significant rise in traffic accidents. When examining the underlying causes of these accidents, it is notable that a high proportion are due to lane violations. Various studies are being conducted in academia and industry to prevent traffic accidents, and implementing organizations are making these preventive systems mandatory in vehicles. One of these systems is the lane detection system. In this study, a lane detection system has been developed using an in-vehicle camera, which is one of the Driver Safety Support Systems (DSS). One major disadvantage of these systems is that road deteriorations and environmental factors affecting the road can mislead the systems. In some cases, erroneous detections during driving can lead to interventions that jeopardize traffic safety. Data for the system was collected from highways in the Netherlands and Germany. This study examines image processing techniques such as grayscale conversion, Canny edge detection, and Hough transformation, and discusses their application details. The performance of the system was measured using road data obtained through the implemented algorithms. The performance of the applied image processing techniques was tested and measured at different times of the day and under various weather conditions. Based on these results, inferences were made regarding the conditions under which the system is more successful. The proposed DSS, as a result of tests conducted during day-night and rainy-clear weather conditions, was found to operate with 88,67% accuracy. Inferences were made regarding the effects of environmental factors on lane-tracking systems.