Geri Dön

Gerçek zamanda hareketli nesnelerin izlenmesi ve aktivite analizi

Real time tracking of moving objects and action analysis

  1. Tez No: 156087
  2. Yazar: EYÜP GEDİKLİ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MURAT EKİNCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla Görme, Gerçek Zamanda Görüntü İşleme, Hareketli Nesne İzleme, Görsel Tabanlı Güvenlik Sistemi, Davranış Anlama. VI
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

ÖZET Son zamanlarda otomatik video gözetleme, bilgisayarla görme alanında önemli bir araştırma konusu olmuştur. İnsana dayalı gözetleme ve görüntüleme sisteırüerinin verimsizliğinin yam sıra, teknoloji ile hızlanan ve ucuzlayan bilgisayar hesaplama gücünün ve görüntüleme algılayıcılanmn elde edilebilirliği otomatik video gözetlemesini daha verimli ve ucuz yapmaktadır. Gözetleme olaylarının algılanması, insan hareketlerinin yorumlanması ve video dizilerinin anlamsal indekslenmesi gibi uygulamalar tam veya kısmi otomatik gözetleme sistemleriyle geHştirilmektedir. Bu uygulamaların başarılı olabilmesi için alçak-seviyede üretilebilen fonksiyonların üzerine bina edilen yüksek- seviyede tanıma niteliklerini gerçek-zamanda sunabilen algılama ve izleme algoritmaları gerekir. Bu çalışmada, karmaşık gerçek dünya ortamında insan hareketlerinin algılanıp yorumlanabilmesi amacıyla gerçek zamanda arka plan hesaplaması ve güncelleştirilmesini alçak seviye işlevleriyle yapabilen algoritma sunulmaktadır. Önerilen algoritmada hareketli nesneler, istatistiksel yaklaşımla öğrenilen arka plan modeline dayalı algılanmış ve iskelet üretimiyle sınıflandırılmışlardır, izleme işlemi, ardışık görüntü dizilerinden oluşturulan yörünge haritalanyla gerçeMeştirilmiştir. İskelet yapılarında olan periyodik değişimlerle insanların hareket analizi yapılmıştır. Uygulama sonuçlan, geliştirilen algoritmanın güçlülüğünü ve gerçek zamanda uygulanabilirlilik performansım göstermektedir.

Özet (Çeviri)

SUMMARY Real Time Tracking of Moving Objects and Action Analysis Automated video surveillance has emerged as an important research topic in the computer vision community. The growth in this area is being driven by the increased availability of inexpensive computing power and image sensors, as well as the inefficiency of manuel surveillance and monitoring systems. Applications such as event detection, human action recognition, and semantic indexing of video are being developed in order to partially or fully automate the task of surveillance. To be succesful, such applications require real time motion detection and tracking algoritmhs, which provide low-level functionality upon which higher level recognition capabilities can be built. This work presents a new fast background modeling and maintanence technique for real time visual surveillance system for tracking and implementing people activities in indoor and outdoor environments. Motion objects are detected based on background model initialization with statically approach, and classified using a skeleton generation. Human is tracked using trajectory maps obtained from video sequences. The motion is also analysed with periodic variations in this skeleton structure. Experimental results demonstrate the robustness and real-time applicability performance of the algorithm. Keywords : Computer Vision, Real Time Image Processing, Surveillance, People Tracking, Visual Security System, Human Action Recognition. vn

Benzer Tezler

  1. Recognition and monitoring of human motions using RF signals

    İnsan hareketlerinin RF sinyalleri kullanarak tanımlanması ve izlenmesi

    CAN UYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSU FİLİK

  2. Crowd localization and counting via deep flow maps

    Derin öğrenme ile çıkarılan hareket haritaları kullanılarak nesne kalabalıklarının tespiti ve sayımı

    PEDRAM YOUSEFI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  3. Video görüntüleri üzerinde nesnelerin mekansal-zamansal bütünleşik çerçevesinde anlamlandırılması

    Giving meaning to objects on video footage in the spatial-temporal unified framework

    TANSU TEMEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KILIÇARSLAN

  4. Stereo görme ile hareketli görüntülerde engellerin uzaklık ve boyutlarının gerçek zamanlı bulunması

    Real-time distance and dimension estimation of the obstacles using active stereo camera

    EMRE ÖZGÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  5. A statistical framework for degraded underwater video generation

    Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı

    SERKAN ŞATAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN