Geri Dön

Gerçek zaman görüntülerde hareketli nesnelerin bulunmasi ve takip edilmesi

Detectıng and trackıng movıng objects ın real tıme ımages

  1. Tez No: 252879
  2. Yazar: MURAT SÜRÜCÜ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RIFAT HACIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bu çalışmada gerçek zamanlı görüntülerde hareketli nesne takip metotları incelenmiş, hareketli kamera donanımı ve yazılımı gerçeklenmiştir. Görüntü iyileştirme ve gürültü yok etme metotlarını da içeren hareketli nesne tespit ve takip işlemleriyle pan/tilt motorlara sahip aktif kamera içeren donanım birleştirilerek entegre bir sistem oluşturulmuştur. Görüntü işleme algoritmaları C# dilinde doğrudan hafızaya erişim metotlarıyla yazılmıştır. Kameranın hareketinden sorumlu servo motorların hareketinin kontrolü, USB arayüzlü PIC 18F2550 mikrodenetleyicisi ile sağlanmıştır. Bilgisayarda çalışan görüntü işleme programları, hareketli nesneyi tespit edip, USB veri yolu üzerinden mikrodenetleyici ile haberleşerek kameranın konumunu belirlemektedir. Hareketli nesne takibi işlemi, bu amaç için kullanılan çerçeve farkı yönteminin iki yeni yaklaşıma uyarlanmasıyla yapılmıştır. Bu yaklaşımlar gecikmeli çerçeve farkı yöntemi ve köşe tespitli çerçeve farkı yöntemidir. Hareketli nesne tespiti için yapılan çerçeve farkı alma işlemi, birinci yaklaşımda belirli bir gecikme sonrası, sonraki yaklaşımda ise köşe tespit ve eşleştirme işlemleri sonrası yapılmaktadır. Son olarak gecikmeli çerçeve farkı yöntemi ve köşe tespitli çerçeve farkı yöntemi ile yapılan hareketli nesne takibi performansı karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the possible methodologies for target tracking techniques using real-time images have been investigated, and the required hardware for the motional video camera system including its software has been realized. Herein, an integrated system relied on image enhancement and noise reduction is built combining the moving object detection and tracking processes together with a hardware composed of an active camera with pan/tilt motors. Image processing algorithms are written in C# language using direct memory access technique. The control of servo motors, which are responsible for video camera movements are provided by PIC18F2550 microcontroller with an USB interface. The image processing software running on pc detects the moving object, communicate with microprocessor through USB data bus and define the position of the video camera. Moving object tracking process is achieved by adaptation of frame difference technique on two new approaches. These approaches are namely: delayed frame difference and edge detected frame difference approaches. Frame difference processes for moving object detection are accomplished after a specific delay for the first approach and after the edge detection and matching processes for the second approach. Lastly a performance analysis has been performed on moving object tracking considering the delayed frame difference and the corner detected frame difference approaches, and the results are compared.

Benzer Tezler

  1. Enhancement of situational awareness in physical security using mixed reality

    Fiziksel güvenlikte karma gerçeklikle durumsal farkındalığın artırılması

    NAZIM YİĞİT KAVASOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  2. Mobile robots

    Başlık çevirisi yok

    BİLİN AKSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. N. AYDIN HIZAL

  3. Sparse linear prediction models for radar imaging and classification

    Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri

    BAHAR ÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  4. Fotoğraf ve gerçeklik

    Photography and reality

    İHSAN DERMAN

  5. Active stereo vision: Depth perception for navigation, environmental map formation and object recognition

    Aktif stero görme: İlerleme, çevresel harita çıkarma ve nesne tanıma amaçları için derinlik algılanması

    İLKAY ULUSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU