Yol aydınlatmasında hatalı aydınlatılan alanların görüntü işleme teknikleri kullanılarak geliştirilen yazılımla tespit edilmesi


KAYAKUŞ M.

International Conference on Multidisciplinary Sciences (icomus), İstanbul, Türkiye, 15 - 16 Aralık 2018, ss.745-751

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İstanbul
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.745-751
  • Akdeniz Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Sürücülerin gece seyahatlerinde güvenli ve konforlu seyahat etmelerini sağlamak için yol aydınlatmasına verilen önem her geçen gün artmaktadır. İdeal aydınlatılmış bir yol aydınlatmasının en önemli avantajı meydana gelecek kazaları önemli ölçüde azaltacak olmasıdır. Uluslararası Aydınlatma Komisyonu’nun 115 no’lu teknik raporunda yol aydınlatma ölçümleri için yolun tipine bağlı olarak ideal parıltı değerleri belirtilmiştir. Bu teknik rapora göre beş farklı yol tipi için aydınlatma sınıfları bulunmaktadır. Bu çalışmada M2 ve M3 sınıfında örnek bir yolun istenen parıltı değerlerini sağlayan ve sağlamayan alanlarını görsel olarak tespit eden bir yazılım geliştirilmiştir. Bunun için öncelikli olarak yolun fotoğrafı çekilmiş ve çekilen görüntü yazılıma yüklenmiştir. Yazılımda görüntü üzerinde görüntü işleme teknikleri kullanılarak yolun istenen parıltı değerlerini sağlayan alanları beyaz, sağlamayan alanları siyah renkle gösterilmiştir. Ayrıca yol üzerindeki siyah ve beyaz alanlar yüzdesel olarak ifade edilmiştir.

The importance of road lighting is increasing day by day to enable drivers to travel safely and comfortably at night. The most important advantage of an ideal illuminated road lighting is that it will significantly reduce the accidents that will occur. According to the International Commission on Illumination(CIE) technical report No. 115, the ideal luminance values for road lighting measurements are indicated depending on the type of the road. According to this technical report, there are lighting classes for six different road types. In this study, a software that visually identifies and provides the desired luminance values ??of an exemplary road in M2 and M3 class was developed. For this purpose, the road was photographed and the captured image was uploaded to the software. In the software, white, non-providing areas of the road that provide the desired luminance values ??of the road using image processing techniques are shown in black. In addition, the black and white areas on the road are expressed as a percentage.