Geri Dön

A comparative analysis of different approaches to target differentiation and localization using infrared sensors

Kızılberisi algılayıcılarla hedef ayırdetme ve konum kestirim yöntemlerinin karşılaştırmalı incelemesi

PDF İndir

  1. Tez No: 182369
  2. Yazar: TAYFUN AYTAÇ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. BİLLUR BARSHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: infrared sensors, optical sensing, target differentiation, target local-ization, surface recognition, position estimation, feature extraction, statisticalpattern recognition, artificial neural networks
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 145

Özet

Bu şalışma, farklı yüzey üzelliklerine sahip düzlem, küşe, kenar ve silindircs u o u osgibi iş mekanlarda sıkşa karşılaşılan üznitelikleri veya hedefleri basit kızılberisic c ss oalgılayıcılar kullanarak ayırdetme ve konumlandırmaya ilişkin şeşitli tekniklerins csbaşarımlarını karşılaştırmaktadır. Bu tip algılayıcılardan elde edilen yeˇinliks ss gülşumleri hedefin konumuna, geometrisine ve yüzey üzelliklerine analitik olarako cü u okolayca ifade edilemeyecek şekilde baˇlı olup bu durum ayırdetme ve konumlan-s gdırma sürecini zorlaştırmaktadır. Karşılaştırılan teknikler kural-tabanlı, referansu s sssinyallerine dayalı ve yapay sinir aˇlarına dayalı hedef ayırdetme, parametrikgyüzey ayırdetme ve parametrik yoˇunluk kestirimi, farklı doˇrusal ve kare-u g gsel ayırdediciler, karma Gauss sınıflandırıcıları, şekirdek kestiricisi, k-en yakınckomşuluˇu, yapay sinir aˇları sınıflandırıcıları ve destekşi vektür makinalarısg g c ogibi istatistiksel ürüntü tanıma tekniklerini işermektedir. Hedeflerin geometrikou u cüzellikleri yüzey üzelliklerine güre daha ayırdedicidir ve yüzey tipi, ayırdetmedeo u o o uü c bileşenli karma Gauss sınıflandırıcıları farklı yüzeysınırlayıcı etkendir. Uş s uüzelliklerine sahip uş geometriyi en iyi geometri ayırdetme oranı olarak (%100)o ücdoˇru ayırdetmektedir. Altı farklı yüzey işin yansıma modeline dayalı parametrikg u cayırdetmede en iyi olarak %100 doˇru ayırdetme oranı elde edildi. Sonuşlar, basitg ckızılberisi algılayıcıların, uygun işlemeyle şok daha fazla bilgi şıkarılarak bilinens c cüyaygın uygulamaları dışında da kullanılabileceˇini güstermektedir. One sürülens g o uusistem gezgin robotların farklı geometri ve yüzey tiplerinden oluşan bilinmeyenu sortamların incelenmesi ve harita şıkarımı gibi uygulamalarda akıllı otonom sis-ctemler tarafından kullanılabilir. Farklı maddelerin/yüzeylerin tanımlanmasınınuve ayırdedilmesinin gerektiˇi endüstriyel uygulamalar da bu yaklaşımdan fay-g u sdalanabilir.Anahtar süzcükler : kızılberisi algılayıcılar, optik algılama, hedef ayırdetme, hedefouviviikonum kestirimi, yüzey tanıma, konum kestirimi, üznitelik şıkarımı, istatistikselu o cürüntü tanıma, yapay sinir ağları.ou u g

Özet (Çeviri)

This study compares the performances of various techniques for the differentia-tion and localization of commonly encountered features in indoor environments,such as planes, corners, edges, and cylinders, possibly with different surface prop-erties, using simple infrared sensors. The intensity measurements obtained fromsuch sensors are highly dependent on the location, geometry, and surface prop-erties of the reflecting feature in a way that cannot be represented by a simpleanalytical relationship, therefore complicating the localization and differentiationprocess. The techniques considered include rule-based, template-based, and neu-ral network-based target differentiation, parametric surface differentiation, andstatistical pattern recognition techniques such as parametric density estimation,various linear and quadratic classifiers, mixture of normals, kernel estimator,k-nearest neighbor, artificial neural network, and support vector machine classi-fiers. The geometrical properties of the targets are more distinctive than theirsurface properties, and surface recognition is the limiting factor in differentiation.Mixture of normals classifier with three components correctly differentiates threetypes of geometries with different surface properties, resulting in the best perfor-mance (100%) in geometry differentiation. For a set of six surfaces, we get a cor-rect differentiation rate of 100% in parametric differentiation based on reflectionmodeling. The results demonstrate that simple infrared sensors, when coupledwith appropriate processing, can be used to extract substantially more informa-tion than such devices are commonly employed for. The demonstrated systemwould find application in intelligent autonomous systems such as mobile robotswhose task involves surveying an unknown environment made of different geom-etry and surface types. Industrial applications where different materials/surfacesmust be identified and separated may also benefit from this approach.ivv

Benzer Tezler

  1. Tez No

    398105

    Süre uzatımı ve ek ödemelerin KİK ve FIDIC anahtar teslimi sözleşmeleri çerçevesinde incelenmesi

    Review of extension of time and additional payment in the public procurement authority KIK and FIDIC turnkey contracts

    DİDEM AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ İLTER

  2. Tez No

    616770

    İnsan yağ dokusu kaynaklı mezenkimal kök hücreleri ile yüklenmiş hyaluronik asit/jelatin plazma jellerin yumuşak doku mühendisliği uygulamalarında kullanımı

    Soft tissue engineering applications of human lipoaspirate-derived stem cells on hyaluronic acid/gelatin plasma gels

    ESRA KORURER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyomühendislikKocaeli Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KARAÖZ

  3. Tez No

    397770

    Bacillus subtilis GntR ailesine ait LutR transkripsiyon faktörünün doğrudan kontrolü altındaki genlerin CHIP ve EMSA yöntemleriyle belirlenmesi

    Determination of genes under the direct control of GntR-type transcriptional factor LutR in Bacillus subtilis PY79 by CHIP and EMSA methods

    MURAT KEMAL AVCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTEN KARATAŞ

  4. Tez No

    472911

    Development of novel tools for cancer diagnosis, prognosis and treatment using intra- or inter-species transcriptome meta-analysis

    Tür içi ve türler arası transkriptom meta-analizi kullanılarak kanser teşhisi, prognozu ve tedavisi için yeni araçların geliştirilmesi

    HUMA SHEHWANA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Genetikİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI

  5. Tez No

    297073

    Sanayi kümelerinin başarısında sosyal sermayenin rolü: Ankara ve Konya makine imalat sanayi örneği

    Role of social capital in success of industrial clusters: the case of mechanical engineering industry of Ankara and Konya

    ÖZER KARAKAYACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    CoğrafyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İCLAL DİNÇER

Geri Dön