Automatic traffic sign recognition

Görüntü işleme uygulamaları teknolojideki gelişmelere paralel olarak giderek yaygınlaşmaktadır. Trafik işareti tanıma sistemleri de sürücüye görsel olarak yardım sağlamak amacıyla geliştirilen önemli uygulamalardan biridir. Şimdi opsiyonel olarak seçilen bu sistemler, ileride otomobillerin standart donanımı olarak kullanıcılarına sunulacaktır. Bu sistemlerin daha yaygın olarak kullanılabilmesi için çalışmalar devam etmektedir.Bu tez çalışmasında geliştirilen trafik işareti tanıma sisteminde; HSV renk uzayına dönüşüm, kırmızı renk bileşenlerini için eşikleme, resim iyileştirme, resim maskeleme, Hough Circle Transform ve şablon eşleme yöntemleri kullanılmıştır. Tanıma sistemi kırmızı kenar çerçeveli; üçgen trafik işaretleri, daire trafik işaretleri, dur işareti ve yol ver işareti kullanılarak test edilmiştir. Tez çalışmasında kullanılmak üzere bir veri tabanı oluşturulmuştur ve sistemin başarımını diğer sistemlerle karşılaştırabilmek için GRAM veritabanı da kullanılmıştır. Geliştirilen sistemin başarımı tanıma ve sınıflandırma olarak elde edilmiştir. Applications on image processing are growing with technology. Traffic sign recognition is one of the most important applications which is developed as a visual helper for drivers. Nowadays, these systems are optional but they are going to be standard equipment for automobiles in the future. Studies on these systems continue to make them more common.Traffic sign recognition system developed in this thesis comprise HSV color space transformation, thresholding for red components, image enhancing, image masking, Hough Circle Transform and template matching. The system was tested for triangular signs, circular signs, stop sign and yield sign which have red frames. A new test database was made for the thesis and GRAM database was also used for comparing system success. Success of the developed system is recorded as detection and classification. 83