Geri Dön

Moving object detection, tracking and classification for smart video surveillance

Akıllı video gözerimi için hareketli nesne bulma, takip etme ve sınıflandırma

PDF İndir

  1. Tez No: 184692
  2. Yazar: YİĞİTHAN DEDEOĞLU
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. UĞUR GÜDÜKBOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Video-Based Smart Surveillance, Moving Object Detection, Back-ground Subtraction, Object Tracking, Silhouette-Based Object Classification, Fire Detection
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

üOZET˙ ü ˙ ˙ ˙şË™ ˙AKILLI VIDEO GOZETIMI ICIN HAREKETLI NESNE˙BULMA, TAKIP ETME VE SINIFLANDIRMAYiğithan Dedeoğlug gBilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisansu g uTez Yüneticisi: Yrd. Doş. Dr. Uğur Güdükbayo c g uuAğustos, 2004gVideo güzetimi hassas güvenlik gerektiren banka, alışveriş merkezi, otoyol gibio u s skamuya aşık kalabalık alanları izlemek işin uzun süredir kullanılmaktadır. Bilgic c uişlem gücündeki artış, yüksek kapasiteli kayıt cihazlarının uretilmesi ve hızlı ağs uu su ü galtyapısı ucuz ve şok algılayıcılı sistemlerin uretilmesine ün ayak olmuştur. Eldec ü o sedilen video gürüntüsü canlı olarak operatürlerce izlenir ve daha sonra adli birou uu oolayda kullanılmak uzere kaydedilir. Sıradan bir güzetim sisteminde bulunanü okamera sayısındaki teknolojinin gelişmesine bağlı artış, hem operatürleri hems g s ode kayıt cihazlarını aşırı hacimdeki bilgiye maruz bırakmış ve hasas güvenliks s ubülgelerinin uzun süreli video ile güzetimini verimsiz kılmıştır. Bir dizi kamerao u o starafından uretilen ve şoğunlukla gereksiz olan gürüntü bilgisini elemek ve adliü cg ou uolaylara müdahale zamanını kısaltmak işin operatürlere videodaki ünemli olaylarıu c o obelirleyerek yardımcı olacak ?akıllı? video güzetim sistemlerini geliştirmek kri-o stik bir ihtiyaş haline gelmiştir. Video güzetim sistemlerini ?akıllı? hale getirmekc s ohızlı, güvenilir ve hatasız nesne bulma, sınıflandırma ve takip etme algoritmalarınıugerektirmektedir.Bu tezde, nesne bulma, sınıflandırma ve takip etme yeteneklerine sahipbir ?akıllı? video güzetim sistemi sunulmuştur. Sistem sabit bir kameradano s˙celde edilen renkli ve renksiz gürüntüler uzerinde şalışabilmektedir. Iş veou u ü csdış mekanlarda, değişen ışık koşulları altında şekilen video gürüntülerinde yers gs s s c ou ualan nesneler bulunabilmektedir. Nesne sınıflandırma algoritması bulunan nes-neleri şekillerinden ve nesne takip etme algoritmasından yararlanarak üncedens otanımlanmış olan insan, insan grubu ve araş gibi sınıflara ayırabilmektedir.s cüOnerilen sistem bina ve aşık alan güvenliğinde şok ünem arzeden yangını dac u g cogüvenilir bir şekilde bulabilmektedir. Nesne takip algoritması başka nesneleru s starafından perdelenen nesneleri de takip edebilmektedir. Tüm bu üzelliklere eku ovviolarak video güzetim sistemlerinin ünemli ihtiyacı olan gülge bülgelerinin silin-o o o omesi, ani ışık değişimlerinin algılanması ve bırakılan ya da alınan nesnelerinins gsbulunması da gerşekleştirebilmektedir.c sAnahtar süzcükler : Akıllı Video Güzetimi, Hareketli Nesne Bulma, Arka Planou oKestirimi, Nesne Takip Etme, Siluete Dayalı Nesne Sınıflandırma, Ateş Bulma.s

Özet (Çeviri)

ABSTRACTMOVING OBJECT DETECTION, TRACKING ANDCLASSIFICATION FOR SMART VIDEOSURVEILLANCEYiğithan Dedeoğlug gM.S. in Computer EngineeringSupervisor: Assist. Prof. Dr. Uğur Güdükbayg uuAugust, 2004Video surveillance has long been in use to monitor security sensitive areas suchas banks, department stores, highways, crowded public places and borders. Theadvance in computing power, availability of large-capacity storage devices andhigh speed network infrastructure paved the way for cheaper, multi sensor videosurveillance systems. Traditionally, the video outputs are processed online byhuman operators and are usually saved to tapes for later use only after a forensicevent. The increase in the number of cameras in ordinary surveillance systemsoverloaded both the human operators and the storage devices with high volumesof data and made it infeasible to ensure proper monitoring of sensitive areas forlong times. In order to filter out redundant information generated by an array ofcameras, and increase the response time to forensic events, assisting the humanoperators with identification of important events in video by the use of ?smart?video surveillance systems has become a critical requirement. The making ofvideo surveillance systems ?smart? requires fast, reliable and robust algorithmsfor moving object detection, classification, tracking and activity analysis.In this thesis, a smart visual surveillance system with real-time moving ob-ject detection, classification and tracking capabilities is presented. The systemoperates on both color and gray scale video imagery from a stationary camera.It can handle object detection in indoor and outdoor environments and underchanging illumination conditions. The classification algorithm makes use of theshape of the detected objects and temporal tracking results to successfully cat-egorize objects into pre-defined classes like human, human group and vehicle.The system is also able to detect the natural phenomenon fire in various scenesreliably. The proposed tracking algorithm successfully tracks video objects evenin full occlusion cases. In addition to these, some important needs of a robustiiiivsmart video surveillance system such as removing shadows, detecting sudden il-lumination changes and distinguishing left/removed objects are met.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    570870

    İnsansız hava araçlarında akıllı kontrol sistemlerine yönelik nesne takibi uygulamaları

    Object tracking applications for intelligent control systems in unmanned aerial vehicles

    MEHMET CELALETTİN ERGENE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AKİF DURDU

  2. Tez No

    800386

    İç ve dış ortam çalışma sahasında gerçek zamanlı kişi tespiti ve ekipman analizi

    Real-time human detection and equipment analysis in indoor and outdoor worksite

    KADİR HIDIMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ

  3. Tez No

    458000

    Detection of moving objects and their classification using interactive segmentation methods

    İnteraktif segmentasyon metotlarını kullanarak hareketli nesnelerin tespiti ve sınıflandırılması

    GAYLAN GHAZI HAMSHIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

  4. Tez No

    291950

    An automated robust vehicle detection and tracking system for low resolution traffic video sequences

    Düşük çözünürlüklü trafik görüntü dizileri için otomatik gürbüz araç tanıma ve izleme sistemi

    MEHMET KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  5. Tez No

    767880

    An efficient moving vehicle detection in traffic surveillance using machine learning technique

    Makine öğrenimi tekniği kullanarak trafik gözetiminde etkin hareketli araç tespiti

    MOHASAD SAED KHUDER AL-GORAERY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK

Geri Dön