Dynamic texture analysis in video with application to flame, smoke and volatile organic compound vapor detection
Videoda dinamik doku analizi ve alev, duman, uçucu organik bileşik buharı bulmaya uygulanması
- Tez No: 246563
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Dinamik dokular hareketli görüntü dizilerinden oluşan, zaman içinde durgun karakteristik gösteren ateş, duman, uçucu organik bileşik (VOC) gazları, gibi maddelerdir. Hareket algılama ve tanıma görüntü tabanlı güvenlik sistemlerinin yerleşik bir parçası haline gelmesine rağmen, dinamik dokuları algılama ve sınıflandırma henüz çoğu güvenlik sisteminde entegre edilmemiştir. Bu tezde dinamik dokuların ayrıştırılması ve sınıflandırması için resim işlemeye dayalı algoritmalar geliştirilmiştir. Geliştirdiğimiz yöntemler güvenlik sistemlerinde VOC sızıntıları, ateş ve duman algılamak için kullanılabilir. Infrared videolarda VOC sızıntılarını algılamak için geliştirilen yötem yükselen VOC gazlarını bulmak için bir değişiklik tespit algoritması kullanır. Gazların zaman içinde yükselme karakteristiği bir Gizli Markov Modeli (HMM) kullanılarak algılanır. Bu gazların sızıntı yapan ekipmanda oluşturduğu koyu bölgeler arkaplan çıkarma algoritması ile bulunur. Gece çıkan orman yangınlarını ve yakın mesafeli alevleri algılamak için etkin bir öğrenme algoritmsaı kullanan bir görüntü işleme yöntemi geliştirilmiştir. Etkin öğrenme algoritması, en az ortalama kare (LMS) yöntemini kullanır. Dinamik dokuların belirli özelliklerini karakterize eden alt-yordamların her biri nihai karara ulaşmak için LMS algoritması ile birleştirilmiştir. Başka bir görüntü işleme yöntemi de hareketli kamera kullanarak ateş ve duman algılamak için geliştirilmiştir. Kameranın çerçeveler arasında yaptığı hareket optik akış ve RANSAC kullanılarak bulunan afin bir modelle telafi edilmiştir. Hareketli bir kamera ile ateş bulmak için üç kare değişim algılama yöntemi kullanılır. Duman algılama için kamera hareket tahmini kullanan bir arka plan çıkarma algoritması geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Dynamic textures are moving image sequences that exhibit stationary characteristics in time such as fire, smoke, volatile organic compound (VOC) plumes, waves, etc. Most surveillance applications already have motion detection and recognition capability, but dynamic texture detection algorithms are not integral part of these applications. In this thesis, image processing based algorithms for detection of specific dynamic textures are developed. Our methods can be developed in practical surveillance applications to detect VOC leaks, fire and smoke. The method developed for VOC emission detection in infrared videos uses a change detection algorithm to find the rising VOC plume. The rising characteristic of the plume is detected using a hidden Markov model (HMM). The dark regions that are formed on the leaking equipment are found using a background subtraction algorithm. Another method is developed based on an active learning algorithm that is used to detect wild fires at night and close range flames. The active learning algorithm is based on the Least-Mean-Square (LMS) method. Decisions from the sub-algorithms, each of which characterize a certain property of the texture to be detected, are combined using the LMS algorithm to reach a final decision. Another image processing method is developed to detect fire and smoke from moving camera video sequences. The global motion of the camera is compensated by finding an affine transformation between the frames using optical flow and RANSAC. Three frame change detection methods with motion compensation are used for fire detection with a moving camera. A background subtraction algorithm with global motion estimation is developed for smoke detection.
Benzer Tezler
- Eşitsizlik mekânlarının kent ölçeğinde okunması; deneysel tabanlı bir model önerisi
Reading spaces of inequality in urban scale; an experimental based model suggestion
ASLIHAN ÇETİN
Doktora
Türkçe
2024
MimarlıkSüleyman Demirel ÜniversitesiMimarlık, Planlama ve Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEFİKA GÜLİN BEYHAN
DOÇ. DR. ENGİN KEPENEK
- Fire detection algorithms using multimodal signal and image analysis
Çokkipli işaret ve imge çözümleme tabanlı yangın tespit algoritmaları
BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Moving object identification and event recognition in video surveillance systems
Güvenlik amaçlı video sistemlerinde hareketli nesnelerin tanınması ve olay analizi
BURKAY BİRANT ÖRTEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ.DR. AYDIN ALATAN
- Textured motion analysis
Dokulu hareket çözümlemesi
KAAN ÖZTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Optimizing artistic process: Exploring efficient environment creation workflows in gaming industry
Sanatsal sürecin optimizasyonu: Oyun endüstrisinde verimli çevre oluşturma süreçlerinin incelenmesi
EMRAH ÖZÇİÇEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL