Tracker-aware detection: A theoretical and an experimental study
İzleyici-farkında sezim: Bir kuramsal ve deneysel çalışma
- Tez No: 238826
- Danışmanlar: PROF. DR. BUYURMAN BAYKAL, YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 172
Özet
Umut vaat eden bir araştırma kolu, sezimci ve izleyici arasında, her iki alt sistem için birleşikolarak eniyi parametre ayarlarını gözönüne alarak, bir köprü kurma çabası içindedir. Buverimli yolda, bu tez çalışması, izleyici-farkında olarak, sezimci eşiği eniyileme problemineodaklanmaktadır. Bu şekilde, izleyiciden sezimciye, tüm sistemin performansını artıracakşekilde bir geri besleme yapılmaktadır. Özel olarak, olasılıksal veri ilişkilendirme süzgeci(PDAF) için geliştirilmiş iki benzetimsiz başarım tahmini (NSPP) yöntembilimi olan,değiştirilmiş Riccati denklemi (MRE) ve melez koşullu ortalama alma (HYCA)algoritması yöntembilimlerine dayanan eniyileme tasarımlarına ağırlık verilmektedir.Olası geliştirimler iki alanda sunulmaktadır: Manevrasız ve manevralı hedefizleme. İlk alanda, bir takım algoritmik ve deneysel değerlendirme boşlukları belirlenmekteve birleştirici bir kuramsal ve deneysel çatı altında, yeni önerilen yöntemler, mevcut olanlarlakarşılaştırılmaktadır. Ayrıca, MRE tabanlı dinamik eşik eniyileme problemi için, kapalı birçözüm önerilmektedir. Bu çözüm, izleme sisteminin ne zaman, sezmeden önce izle (TBD)moduna geçmesi gerektiğine dair, çalışılan işaret gürültü oranı (SNR) üzerinde kuramsal biralt sınır getirmektedir.İkinci alandaki geliştirmeler olarak, ilk alanda kullanılan bazı fikirler, manevralı hedef izlemedurumu için genişletilmiştir. Birincil katkı, PDAF için uygulanabilen dinamik eniyilemeyaklaşımlarının, etkileşimli çoklu model olasılıksal veri ilişkilendirme süzgeci (IMM-PDAF)için genişletilmesi ile yapılmıştır. Süzgeçten sezimciye çevrim içi bir geri beslemeyi sonuçveren bu genişletme, düşük SNR değerleri altında, izleme sistemini iz kayıplarına karşıgürbüz hale getirmiştir.
Özet (Çeviri)
A promising line of research attempts to bridge the gap between detector and tracker bymeans of considering jointly optimal parameter settings for both of these subsystems. Alongthis fruitful path, this thesis study focuses on the problem of detection threshold optimizationin a tracker-aware manner so that a feedback from the tracker to the detector is established tomaximize the overall system performance. Special emphasis is given to the optimizationschemes based on two non-simulation performance prediction (NSPP) methodologies for theprobabilistic data association filter (PDAF), namely, the modified Riccati equation (MRE)and the hybrid conditional averaging (HYCA) algorithm.The possible improvements are presented in two domains: Non-maneuvering andmaneuvering target tracking. In the first domain, a number of algorithmic and experimentalevaluation gaps are identified and newly proposed methods are compared with the existingones in a unified theoretical and experimental framework. Furthermore, for the MRE baseddynamic threshold optimization problem, a closed-form solution is proposed. This solutionbrings a theoretical lower bound on the operating signal-to-noise ratio (SNR) concerningwhen the tracking system should be switched to the track before detect (TBD) mode.As the improvements of the second domain, some of the ideas used in the first domain areextended to the maneuvering target tracking case. The primary contribution is made byextending the dynamic optimization schemes applicable to the PDAF to the interactingmultiple model probabilistic data association filter (IMM-PDAF). Resulting in an onlinefeedback from the filter to the detector, this extension makes the tracking system robustagainst track losses under low SNR values.
Benzer Tezler
- Target aware visual object tracking
Hedef farkındalığıyla görsel nesne takibi
CANER ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Investigation of asset management practices in airports
Havalimanlarında varlık yönetimi uygulamalarının incelenmesi
CEMİL CAN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Context-aware mobile diary
Bağlam farkında mobil günlük
HASAN FAİK ALAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERT ARNRICH
- Occlusion-aware 3D multiple object tracking for visual surveillance
Görsel gözetleme amaçlı kapanma gözeten 3 boyutlu çoklu nesne takibi
OSMAN TOPÇU
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZER ERCAN
- Saliency based illumination control for directing user attention in 3D scenes
3B sahnelerde kullanıcı dikkatine yönelik belirginlik tabanlı aydınlatma kontrolü
SEMİHANUR AKTAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ABDULLAH BÜLBÜL