Görüntü işleme yönteminin Ankara hızlı raylı ulaşım sistemi güzergahında sefer aralıklarının optimizasyonuna yönelik olarak incelenmesi
An Investigation into the image processing towards the optimization of the time between the headways of the Ankara rapid rail transit system
- Tez No: 114625
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİZAMİ AKTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Bu çalışmada, öncelikli olarak görüntü işleme tekniği, teorik ve deneysel olarak incelenmiş ve bu teknik kullanılarak Ankara Hızlı Raylı Ulaşım hatlarında, istasyonlarda bekleyen yolcuların yoğunlukları oran olarak hesaplanmıştır. CCD kameralarla elde edilen gri-seviye görüntüler, bilgisayar ortamına aktarıldıktan sonra, görüntü segmentasyon işlemleri ile nesneler arka plandan ayrılmış ve ayrılan nesnelere ait görüntüler, görüntü güçlendirme metotları ile belirginleştirilmiştir. Bir sonraki aşamada, netleştirilmiş görüntülerin gri-seviye histogramlarından nesnelere ait alan bilgileri çıkartılmıştır. Son olarak, hesaplanan yolcu kalabalık oranı değerleri, Optimizasyon işlemlerine veri olarak kullanılabilir hale getirilmiştir. Bilim Kodu Anahtar Kelimeler Sayfa Adedi Tez Yöneticisi 625.01.04 Görüntü işleme, taşımacılık, Hızlı Raylı Sistem 148 Doç.Dr. Nizami AKTÜRK
Özet (Çeviri)
In this study, the Digital Image Processing technique is investigated both theoretically and experimentally using image-processing method. The passengers waiting on the platform are determined in terms of image density in order to find the approximate number of passenger. First, the gray-level image data is acquired by a CCD camera, the objects have been extracted from the background of the image by utilizing the image segmentation or intermediate level processing, and then using image enhancement technique the remaining objects are investigated in detail. In the next step, the area information has been extracted from the gray-scale histogram of the image of isolated objects. Finally, the passenger intensity values that will be used as the input for the optimization of the time between headways are calculated. Science Code Key Words Number of Page Adviser 625.01.04 Image processing, transportation, Rapid Rail System 148 Assoc. Prof. Dr. Nizami AKTÜRK
Benzer Tezler
- Tıbbi görüntüler üzerinden COVID-19 hastalık teşhisi
Diagnosing COVID-19 disease through medical images
GİZEM YEŞİLDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Demiryolu bağlantı elemanı kusurlarının derin öğrenme teknikleri ile tespiti ve sınıflandırılması
Railway fastener defects detection and classification based on deep learning techniques
MUSTAFA BERKAY İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
- A novel and efficient method for face recognition using original and symmetrical samples
Orijinal ve simetrik örnekleri kullanarak yüz tanımı için yeni ve etkili bir yöntem
SAAD OMRAN ELHASHMI ALLAGWAIL
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK
- Büyük azı keser hipomineralizasyonlu dişlerin tedavisinde farklı yöntemlerle uygulanan kompozit dolgu materyalinin başarısının değerlendirilmesi
Clinical evaluation of success of different application methods used for composite resine restorations ın the treatment of molar ıncisor hypomineralised teeth
SİNEM SAAT
- Yüksek yoğunluklu kentsel alanlarda çok yüksek çözünürlüklü gerçek ortofotolardan kural tabanlı sınıflandırma yöntemi ile bina çıkarımı
Building extraction from very high resolution true orthophotos in high density urban areas using rule based classification method
YUSUF ÜZÜMLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER