Anlık görüntüden nesne çıkarımı ve otomatik nesne takibi uygulaması
Object extraction from real time video image and an automated object tracking application
- Tez No: 251635
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Object Tracking, Image Threshold, Background Subtraction, Movement pattern
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Gerçek zamanlı video görüntülerinin analiz edilerek işlenmesi kamu güvenliği, önleyici hizmetler, olay tespit ve takip, trafik gözetleme ve sınır güvenliği gibi yüksek doğruluk ve güvenilirlik oranına ihtiyaç duyan sistemler için güvenilir teknikler olarak kabul edilmiştir. Yapılan bu çalışmada gerçek zamanlı video çerçeveleri üzerinde arka plan çıkarımı ( Background Subtraction ) yöntemi ile hareketli nesneler tespit edilerek genel dış hatları belirlenmektedir. Hareketli nesneler üzerinde detaylı dış hatlar belirlenmesi için, arka plan çıkarımında elde edilen görüntü üzerinde belirlenen eşik değeri (Image Threshold) altında değerlere sahip bölgeler ihmal edilerek daha etkili bir yapı oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada kullanılan video çerçeveleri üzerinde hareket eden nesnelerin tespit edilmesinde kullanılan arka plan çıkarım metodunun nesne genel hatları hakkında güvenilir bilgi verdiği belirlenmiştir.Hareket eden nesnelerin yerlerinin belirlenmesinden sonra her bir video çerçevesi için aynı teknikler kullanılarak hareketli nesnelerin bütün görüntü boyunca izlenmesi sağlanmıştır. Çalışma boyunca nesne hareketlerinin bütün video çerçeveleri boyunca analiz edilerek genel bir hareket şablonu belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu sayede nesnenin görüntülenememesi durumunda daha önceden oluşturulan hareket şablonu yardımı ile nesnenin bulunması gereken pozisyon tahmin edilmektedir Çalışma süresince en önemli amaçlardan birisi olan nesne görüntüsünün engellenmesi durumunda (Occlusion) takip işleminin devam edebilmesi için özel olarak geliştirilmiş hareket analiz algoritmaları kullanılmıştır. Kullanılan yapıda nesne ile kamera arasına giren engelin nesne görüntüsünü kısmen veya tamamen engellemesi durumları dâhil nesne takibi yapılabilmektedir. Çalışma sonucunda elde edilen istatistiksel değerlerin incelenmesi sonucunda video çerçeveleri boyunca nesne takibinin başarı ile yapılabildiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Real time video processing is known as composition of reliable techniques for applications such as national border security, traffic monitoring, event detection and public security which requires high reliability and correctness rates. The objective of this study is to track moving objects in real time video images. Background subtraction techniques are applied on the real time video images in order to detect lines and borders of moving objects. Image threshold techniques are applied onto background subtraction result and pixel values which are below the image threshold are omitted to increase the efficiency of the developed algorithm. In this study it is observed that background subtraction and image threshold techniques generate satisfactory results for moving object detection in real time video images. Occlusion handling is one of the key purposes of the study, special movement algorithms are used for occlusion handling such as movement template generation. Movement template generation is used to handle occlusion by generating movement template; position estimation of the object can be done when the moving object is occluded by an obstacle or become invisible from the camera?s view. It is also observed that it is possible to generate successful outputs fro tracking moving objects in the video frames, even when the moving object is partially or entirely occluded by an obstacle. The classification results and the values of statistical parameters indicated that the combination of background subtraction and movement template generation for moving objects results feasible outputs for real time video object tracking.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenme teknikleri kullanılarak manda yüz tanıma modellerinin geliştirilmesi
Development of water buffalo face recognition models using deep learning and traditional machine learning techniques
NİYAZİ HAYRULLAH TUVAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok ÜniversitesiTarım Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ERMETİN
- Doku ve renk öznitelikleriyle tarla görüntülerinden bitki ve fenolojik evrelerinin çıkarımı
Plant and phenology recognition from field images using texture and color features
FATİH GÜLAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Deniz gözetlemesi için hareketli hedef takip sistemi
Moving target tracking system for maritime surveillance
DOĞAN ADIGÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- 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
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU