Anahtar Kelimeler: Stereo görüntü tabanlı araç-yaya kaza önleme sistemi, yaya tespit ve uzaklık tespiti, engel tanımlama, stereo görüntü tabanlı araç çevresel bölge tanımlama. Otonom araçlar ile sürüş destek sistemleri, trafik güvenliği ve araç sürüş kolaylığı açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ayrıca yeni sensör ve donanımsal teknolojilerin gelişimi, daha hızlı ve yüksek başarımlı yazılım metotları ile bu akıllı araç sistemleri her geçen gün daha etkin ve daha güvenli hale gelmektedir. Tez kapsamında, görüntü işleme yöntemleri kullanılarak yayaların, diğer engellerin tespiti, araca olan uzaklıklarının hesaplanması ve sürüş-yer düzleminin bulunmasında kullanılabilecek stereo kamera tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Kamera sistemlerinin yaygınlığı göz önüne alındığında, bu sistemlerin araçlara entegrasyonu diğer yaklaşımlara göre (LIDAR gibi) ekonomik bir çözüm ortaya koymaktadır. Tez çalışması sırasında, görüntü üzerindeki yol, nesne ve yayaların renk özelliklerine göre birbirinden ayırımı için yeni kümeleme ve renk segmentasyonu algoritmaları geliştirilmiş ve sisteme uygulanmıştır. Geliştirilen kümeleme algoritması, verilerin gözetimsiz ve parametre olmadan uzaklık ve yoğunluk özelliklerine göre ayrımını sağlamış ve bu metot görüntü üzerinde renk bölgelerinin bulunmasında kullanılmıştır. Bunun yanında, sisteme HOG filtresi ilave edilerek araç çevresindeki yayalar belirlenmiştir. Ayrıca, yeni bir engel tespit algoritması geliştirilmiş ve diğer yöntemlerle birlikte yol üzerindeki engellerin renk, uzaklık ve komşuluk gibi özelliklerine göre birbirinden ayrımı ve aracın gittiği ortamdaki bölgelerin tespiti sağlanmıştır. Olası yaya bölgeleri incelenirken antropometrik oranlar ve uzaklığa bağlı alansal büyüklükler de göz önüne alınmıştır. Bu tez çalışmasında üretilen sonuçlar ile sürüş destek sistemleri ve otonom araçlar içerisinde, stereo kamera tabanlı ekonomik sistemlerin kullanımının yaygınlaşacağı düşünülmektedir. Yaygınlaşan sürüş destek sistemleri ve otonom araçlar, araç-yaya kazalarını azaltacağından maddi ve manevi kayıplar da azalmış olacak DEVELOPMENT OF DISTANCE ESTIMATION SYSTEM BASED ON STEREO VISION TO PREVENT VEHICLE-PEDESTRIAN ACCIDENTS
Keywords: Stereo image-based vehicle-pedestrian accident prevention system, pedestrian detection and distance estimation, obstacle detection, stereo camera-based vehicle environment segmentation. Autonomous vehicles and driving support systems offer significant advantages in terms of traffic safety and vehicle driving convenience. With the development of new sensors and hardware technologies, faster and more powerful software methods, these intelligent vehicle systems are becoming more effective and safer every day. In this study, a stereo vision-based system is developed which identify ground-plane for driving, detect obstacles, calculate the distances of pedestrians and other objects in the driving region. Given the prevalence of camera systems, integration of these systems into vehicles offers an economical solution to other approaches (such as LIDAR). During the thesis study, new clustering and color segmentation algorithms have been developed and applied to the system to distinguish road, objects and pedestrians using color features of the image. The developed clustering algorithm distinguishes the data according to the distance and density properties without parameters and supervision, and this method is used to find color spaces on the image. In addition, the HOG filter is added to the system to determine the pedestrians around the vehicle. Besides, a new obstacle detection algorithm has been developed, and it has been possible to distinguish the obstacles on the road according to the characteristics such as color, depth and neighborhood with identifying the regions in the environment where the vehicle is going. Anthropometric proportions and spatial ranges depending on the distance are also taken into consideration when examining possible pedestrian zones. It is considered that the use of stereo camera based economical systems in driving support systems and autonomous vehicles will be widespread with the results produced in this thesis study. Increased driving support systems and autonomous vehicles will reduce vehicle-pedestrian accidents and will also reduce financial and moral losses
