Geri Dön

Moving object detection in 2D and 3D scenes

2 boyutlu ve 3 boyutlu sahnelerde hareketli nesne tespiti

  1. Tez No: 153572
  2. Yazar: SALİM SIRTKAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Arkaplan Özütleme, Işıl Akış Alanı, Hareketten Yapı, ilgin Parametre Kestirimi, Parallaks Sabitliği. vıı, Background Extraction, Optical Flow Field, Structure from Motion, Affine Parameter Estimation, Parallax Rigidity
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

oz 2 BOYUTLU VE 3 BOYUTLU SAHNELERDE HAREKETLİ NESNE TESPİTİ Sırtkaya, Salim Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydın Alatan Eylül 2004, 88 Sayfa Bu tez, 2 boyutlu ve 3 boyutlu sahnelerde tümleşik hareketli hedef tespiti çözüm iskeletinin kuramsal taban, geliştirme ve test etme aşamalarını anlatmaktadır. Tespit problemi, sabit ve hareketli kamera sahnelerinde tahlil edilmiş ve her iki durum için ayrı algoritmalar geliştirilmiştir. Sabit kamera sahneleri için iki ayrı yöntem sunulmuştur: Arkaplan özütlemeyi takip eden çıkarım eşikleme, ve“Kanade-Lucas Öznitelik izleme”tekniği ile hesaplanan ışıl akış alanından hareket tespiti. Hareketli kamera sahneleri için sahne yapısı ve kamera hareket tipine bağlı olarak değişik algoritmalar geliştirilmiştir. Kameradan uzakta veya yassı olan düzlemsel sahnelerde ve/veya kamera sadece dönüş hareketi yaptığında, bağımsız hareket eden nesne tespiti baskın düzlemin ilgin parametrelerine dayalı 2 boyutlu parametrik çakıştırma yöntemiyle yapılmıştır. Sahnenin bir yerine birkaç düzlemden oluştuğu ve kameranın ötelenme hareketi yaptığı durumlarda, parametrik çakıştırma yönteminin değiştirilmiş bir sürümü kullanılmıştır. Bu durumda, ışıl akış alanı kesimlemesi ve ardışık çakıştırma anahtar noktalardır. vıDerinlik değişiminin fazla olduğu 3 boyutlu sahneler için, parallaks sabitliği tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. 2 boyutlu parametrik çakıştırma bu yöntemde de kameranın dönüş hareketi ve optik kaydırmadan kaynaklanan etkileri ortadan kaldırmak için kullanılmaktadır. Tüm bu algoritmalar, sabit, hareketli kamera ve değişik sahne yapısı ve kamera hareket tipleri ile çalışabilecek, tümleşik bağımsız hareket eden nesne tespiti yapabilmek için birleştirilmişlerdir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MOVING OBJECT DETECTION IN 2D AND 3D SCENES Sirtkaya, Salim M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Aydın Alatan September 2004, 88 Pages This thesis describes the theoretical bases, development and testing of an integrated moving object detection framework in 2D and 3D scenes. The detection problem is analyzed in stationary and non-stationary camera sequences and different algorithms are developed for each case. Two methods are proposed in stationary camera sequences: background extraction followed by differencing and thresholding, and motion detection using optical flow field calculated by“Kanade- Lucas Feature Tracker”. For non-stationary camera sequences, different algorithms are developed based on the scene structure and camera motion characteristics. In planar scenes where the scene is flat or distant from the camera and/or when camera makes rotations only, a method is proposed that uses 2D parametric registration based on affine parameters of the dominant plane for independently moving object detection. A modified version of the 2D parametric registration approach is used when the scene is not planar but consists of a few number of planes at different depths, and camera makes translational motion. Optical flow field segmentation and sequential registration are the key points for this case. For IV3D scenes, where the depth variation within the scene is high, a parallax rigidity based approach is developed for moving object detection. All these algorithms are integrated to form a unified independently moving object detector that works in stationary and non-stationary camera sequences and with different scene and camera motion structures. Optical flow field estimation and segmentation is used for this purpose.

Benzer Tezler

  1. Multi-camera video surveillance: Detection, occlusion handling, tracking and event recognition

    Güvenlik amaçlı çoklu kamera sistemleri: Saptama, örtüşme çözme, takip ve olay analizi

    OYTUN AKMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN

  2. Deep learning architectures for smart urban scene analysis

    Akıllı kentsel sahne analizi için derin öğrenme mimarileri

    TUBA DEMİRTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK

  3. 2D to 3D video conversion

    2B-3B görüntü dönüşümü

    AYSUN ÇOBAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. BURAK ACAR

  4. İnsan hareketlerinin takibinde karşılaşılan problemlerin çözümüne yeni yaklaşımlar

    New approaches to solve encountered problems in tracking of human movements

    MUHAMMED FATİH TALU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

    PROF. DR. MEHMET CEBECİ

  5. Multiview 3D reconstruction of a scene containing independently moving objects

    Bağımsız olarak hareket eden nesneler içeren bir sahnenin çoklu resimlerden 3 boyutlu sahne yapısının çıkarılması

    ENGİN TOLA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ.DR. AYDIN ALATAN