Geri Dön

A video tracker system for traffic monitoring and analysis

Trafik analizi ve gözlenmesi amaçlı video izleyici sistemi

PDF İndir

  1. Tez No: 201746
  2. Yazar: MEHMET OCAKLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Video izleme, trafik gözlenme ve analiz, çok modelli Kalman takibi, Markov sahne bölmesi takibi, sahne modelleme, Video tracking, traffic monitoring and analysis, multi-model Kalman tracker, Markov scene partition tracker, scene modeling
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

Bu çalısmada, trafik analizi ve gözlenmesi amaçlı bir video izleyici sistemi gelistirmistir. Bu sistem, tasıtlar kameranın görüs alanında hareket ettikleri sürece tasıtları tespit eder ve izler. Bu sayede incelenen sahne hakkında trafik analizleri gerçeklestirilebilir. Bu analizler trafik akıslarını eniyilemekte ve potansiyel kazaları tespit etmekte kullanılabilir. Tanımlanan problemin yüksek basarımlı çözümü için bu çalısmada incelenen sahnenin sabit oldugu varsayılmıstır. Bu varsayım, hareketli nesnelerin sahnede daha dogru tespit edilmesini sagladıgı gibi sahne hakkında ön-bilgi toplanabilmesini de saglar. Bu çalısmada, çoklu tasıt takibi probleminin çözümü için, örtüsme, kısa süreli hedef kayıpları veya hatalı nesne tespitleri gibi sorunlarla basa çıkabilecek bir algoritma önerilmistir. Gelistirilen tasıt takip sistemi iki farklı takip algoritması birlikte kullanılmaktadır: Çok modelli Kalman takibi ve Markov sahne bölmesi takibi. Bu tasıt izleme algoritmalarının gelistirilen örtüsme akıl yürütücüsüyle birlesimi ile hedef kaybı ve örtüsme gibi durumlarda takibin devamlılıgı saglanmaktadır. Gelistirilen sistem kavsak hakkında ön-bilgi toplayan ve daha sonra, bu ön-bilgileri takip sisteminin basarımını arttırmak için sahne modellemesinde kullanan bir sistemdir. vii Önerilen sistem gerçek görüntü dizileri üzerinde uygulanmıstır. Benzetim sonuçları, önerilen çoklu tasıt takibi sisteminin karmasık ortam kosullarında tasıt takibi sürdürebildigini ve örtüsme, hatalı tasıt tespiti ve ani yörünge degisikligi gibi sorunlarla basa çıkabildigini kanıtlamıstır.

Özet (Çeviri)

In this study, a video tracker system for traffic monitoring and analysis is developed. This system is able to detect and track vehicles as they move through the camera?s field of view. This provides to perform traffic analysis about the scene, which can be used to optimize traffic flows and identify potential accidents. The scene inspected in this study is assumed stationary to achieve high performance solution to the problem. This assumption provides to detect moving objects more accurately, as well as ability of collecting a-priori information about the scene. A new algorithm is proposed to solve the multi-vehicle tracking problem that can deal with problems such as occlusion, short period object lost or inaccurate object detection. Two different tracking methods are used together in the developed tracking system, namely, the multi-model Kalman tracker and the Markov scene partition tracker. By the combination of these vehicle trackers with the developed occlusion reasoning approach, the continuity of the track is achieved for situations such as target loss and occlusion. The developed system is a system that collects a-priori information about the junction and then used it for scene modeling in order to increase the performance of the tracking system. v The proposed system is implemented on real-world image sequences. The simulation results demonstrates that, the proposed multi-vehicle tracking system is capable of tracking a target in a complex environment and able to overcome occlusion and inaccurate detection problems as well as abrupt changes in its trajectory.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    667328

    Highway traffic classification using data mining in machine learning

    Başlık çevirisi yok

    KHALID FARHAN MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  2. Tez No

    498115

    Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video

    Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi

    ERDEM ONUR ÖZYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  3. Tez No

    322680

    Video görüntülerinden trafik kazası riskini gerçek zamanlı belirleyen bir sistem tasarımı

    A system design for determining traffic accident risk from real-time video images

    UYGAR ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  4. Tez No

    75186

    SDH şebekeler ve SDH şebekelerde yönetim

    Başlık çevirisi yok

    ZAFER GEDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  5. Tez No

    353748

    Multi-sensor lane tracking and lane departure warning system design

    Çok-sensörlü şerit takip ve şeritten ayrılma uyarı sistemi tasarımı

    BARIŞ ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

Geri Dön