Lane Detection with Deep Learning: A Systematic Literature Mapping
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Fakültesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Seftin Önal
Danışman: Barış Tekin Tezel
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Teknolojik gelişmeler ve insan nüfusundaki potansiyel artış ile birlikte, trafik yoğunluğunda önemli bir artış yaşanmış ve bu durum trafik kazalarının da paralel olarak artmasına neden olmuştur. Bu senaryo, otonom sürüş sistemleri teknolojilerinin önemini vurgulamaktadır. Şerit tespiti, Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri (ADAS) ve otonom araçlar için kritik bir bileşendir; çünkü doğru şerit tespiti algoritmaları, trafik kazalarını en aza indirmede hayati bir rol oynamaktadır. Bu algoritmalar, sürücülerin şerit disiplinini korumasına yardımcı olur ve istem dışı şerit değişiklikleri için uyarılar sağlar. Derin öğrenme tekniklerinin ortaya çıkışı, geniş veri setlerinin ve sofistike sinir ağı mimarilerinin kullanımıyla şerit tespiti süreçlerini devrim niteliğinde geliştirmiş olup bu sistemlerin doğruluğunu ve dayanıklılığını artırmıştır. Bu çalışmada, yol görüntülerinde şerit tespitine yönelik derin öğrenme tekniklerinin uygulanmasını incelemek amacıyla sistematik bir literatür haritalama çalışması gerçekleştirmeyi amaçlanmıştır. Bu çalışma, 2013'ten 2024 yılının sonuna kadar olan 12 yıllık dönemde yayımlanmış araştırmaları kapsamaktadır. 2013 başlangıç yılı olarak belirlenmesine rağmen, toplanan çalışmaların incelemesi sonucunda 2017'den önce derin öğrenme kullanılarak yapılan herhangi bir şerit tespiti çalışmasına rastlanmamıştır. İlgili veri tabanlarında yapılan ilk tarama sonucunda toplam 1031 çalışma bulunmuştur. Sistematik literatür haritalama protokolleri uygulanarak, kapsama/kapsama kriterleri ve kalite değerlendirmeleri temelinde 185 çalışma nihai analiz için seçilmiştir. Bu haritalama, şerit tespit verimliliğini artırmada en etkili olan derin öğrenme algoritmalarını, veri setlerini, test koşullarını ve şerit temsil yöntemlerini belirlemeyi amaçlamaktadır.