Geri Dön

Vision based obstacle detection and avoidance using low level image features

Alt seviye imge özelliklerini kullanarak görüntü tabanlı engel saptama ve engel sakınma

  1. Tez No: 181061
  2. Yazar: TURGAY SENLET
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görsel Engel Sakınma, MPEG-7, Çok Katmalı Perseptron, OdBot 2vii, Vision Based Obstacle Detection, Obstacle Avoidance, MPEG-7, Multi Layer Perceptron, OdBot 2v
  7. Yıl: 2006
  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: 133

Özet

Bu çalışma, engel agılama ve engel sakınma konularında, alt seviye MPEG-7görsel tanımlayıcılarını kullanan yeni bir yöntem önermektedir. Yöntem, dışmekan videolarından çıkartılmış alt seviye görsel MPEG-7 tanımlayıcılarının bir altkümesinin yapay sinir ağına öğretilmesini içermektedir. Öğrenmesini tamamlamışyapay sinir ağı, gerçek dış mekan videolarında engel varlığını hesaplamak içinkulanılmaktadır. Önerilen yöntemde engel sakınma sadece engel varlığı bilgisinedayanmaktadır.Bu çalışmada, özellik öğrenme aracı olarak çok katmalı perseptron yapay sinir ağıüzerinde geri iletim öğrenme algoritması kullanılmıştır. Yapay sinir ağına girdioluşturacak veriler, verilen sahneden çıkarılan MPEG-7 görsel tanımlayıcılarınındaha ileri işlenmesi ile elde edililir.Öğretme/talim aşaması, içerisinde bilinen nesnelerin olduğu özel olarakoluşturulmuş sentetik video üzerinde gerçekleştirilmiştir. Doğrulama ve sınamaaşamaları gerçek dış mekan videoları üzerinde gerçekleştirilmiştir. Ayrıca önerilenyöntemin iç mekanlardaki başarımını ölçmek amacıyla iç mekan videolarıüzerinde de sınamalar gerçekleştirilmiştir.Bu çalışma genelinde referans sistem olarak yazar tarafından geliştirilmiş olanOdBot 2 hareketli robot platfromu kullanılmıştır.Engel saptama ve engel sakınma algoritmalarının nihai sınamaları için benzetimortamı kullanılmıştır. Benzetim ve video işleme sonuçlarına dayanarak, önerilenyöntemlerin, dış mekan videolarının çoğunluğunda rastlanan ortamın görselözelliklerinin değişmelerine karşı gürbüz olduğu çıkarımına varılmıştır.Bu çalışmanın çıktısı olarak, önerilen yöntem ve algoritmalarla ilgili elde edilensonuçlar sunulmakta ve değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Vision Based Obstacle Detection and AvoidanceUsing Low Level Image FeaturesSENLET, TurgayM.Sc., Department of Electrical and Electronics EngineeringSupervisor: Prof. Dr. Uğur HALICIApril 2006, 112 pagesThis study proposes a new method for obstacle detection and avoidance usinglow-level MPEG-7 visual descriptors. The method includes training a neuralnetwork with a subset of MPEG-7 visual descriptors extracted from outdoorscenes. The trained neural network is then used to estimate the obstaclepresence in real outdoor videos and to perform obstacle avoidance. In ourproposed method, obstacle avoidance solely depends on the estimated obstaclepresence data.In this study, backpropagation algorithm on multi-layer perceptron neural networkis utilized as a feature learning method. MPEG-7 visual descriptors are used todescribe basic features of the given scene image and by further processing thesefeatures, input data for the neural network is obtained.The learning/training phase is carried out on specially constructed synthetic videosequence with known obstacles. Validation and tests of the algorithms areperformed on actual outdoor videos. Tests on indoor videos are also performed toevaluate the performance of the proposed algorithms in indoor scenes.ivThroughout the study, OdBot 2 robot platform, which has been developed by theauthor, is used as reference platform.For final testing of the obstacle detection and avoidance algorithms, simulationenvironment is used.From the simulation results and tests performed on video sequences, it can beconcluded that the proposed obstacle detection and avoidance methods arerobust against visual changes in the environment that are common to most of theoutdoor videos. Findings concerning the used methods are presented anddiscussed as an outcome of this study.

Benzer Tezler

  1. Design of mobility, manipulation and vision system of a conceptual lunar micro-rover

    Gezici mikro ay robotunun hareketlilik, manipülasyon ve görüntü işleme sistemleri tasarımı

    NECMİ CİHAN ÖRGER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. TURGUT BERAT KARYOT

  2. Towards only-vision autonomous wheelchair: A deep learning obstacle detection and image-based avoidance

    Sadece görüşlü otonom tekerlekli sandalyeye doğru: Derin öğrenmeli bir engel algılama ve görüntü tabanlı kaçınma

    YAHYA TAWIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDUL HAFIZ ABDULHAFIZ

  3. 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

  4. Gezgin robotların konum belirleme ve engel sakınım probleminin tek kartlı bilgisayar sistemi kullanılarak çözümü

    The solution of the mobile robots' localization and obstacle avoidance problem using single board computer system

    SERDAR SOLAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE BOLAT

  5. Otonom araçlar için GPU kullanarak gerçek zamanlı yapay zeka temelli engel algılama sistem tasarımı

    Obstacle detection system design based on real-time artificial intelligence using GPU for autonomous vehicles

    MUSTAFA ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI ÖMER DOKUMACI