Geri Dön

CUDA based implementation of flame detection algorithms in day and infrared camera videos

Gündüz ve kızılötesı kamera videolarında alev tespit algoritmalarının CUDA tabanlı gerçekleştirilmesi

  1. Tez No: 287387
  2. Yazar: HASAN HAMZAÇEBİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Videoda otomatik ateş tespiti önemli bir görev olup aynı zamanda zorlayıcı bir problemdir. Video tabanlı yüksek performanslı ateş tespit algoritmalarının orman yangını tespitindeki önemi oldukça büyüktür. Ateş tespit algoritmalarının kullanım alanları devlet binaları ve tarihi değeri olan binalar gibi gözetleme kameralarının kurulu olduğu yerleri de içerecek şekilde genişletilebilir. Kontolsüz ortaya çıkan yangınlarda, erken tespit yangının kısa bir sürede söndürülmesine yardımcı olur. Fakat, günümüzde kullanılan çoğu ateş tespit algoritması, gerçek zamanlı video işleyebilmek için yapılan optimizasyonlardan dolayı yüksek yanlış alarm oranlarına veya düşük tespit oranlarına sahiptir. Bu sorun birden fazla kameranın gözetimine ihtiyaç duyulan geniş alanlarda hesaplama karmaşıklığının yükselmesi ile daha da artar. Bu çalışmada amacımız, Grafik İşlemci Ünitesi (GPU)'nin paralel hesaplama gücünü kullanan CUDA'yı kullanarak gündüz kameraları için var olan ateş tespit algoritmalarının hızının arttırılmasıdır. Yöntemimiz sadece var olan algoritmaları hızlandırmak ile kalmaz, bu hızlandırmanın sağladığı faydaları kullanarak gerçek zamanlı işleme için yapılmış olan optimizasyonlar kaldırılarak, yanlış alarm oranını da etkilemeden, tespit oranını arttırabilir. Buna ek olarak, kızılötesi videolarda alev tespitinde kullanılan bir çok algoritma incelenmiş ve var olan bir algoritmanın yanlış alarm oranını azaltırken tespit oranını arttıran bir yenilik öne sürülmüştür.

Özet (Çeviri)

Automatic fire detection in videos is an important task but it is a challenging problem. Video based high performance fire detection algorithms are important for the detection of forest fires. The usage area of fire detection algorithms can further be extended to the places like state and heritage buildings, in which surveillance cameras are installed. In uncontrolled fires, early detection is crucial to extinguish the fire immediately. However, most of the current fire detection algorithms either suffer from high false alarm rates or low detection rates due to the optimization constraints for real-time performance. This problem is also aggravated by the high computational complexity in large areas, where multi-camera surveillance is required. In this study, our aim is to speed up the existing color video fire detection algorithms by implementing in CUDA, which uses the parallel computational power of Graphics Processing Units (GPU). Our method does not only speed up the existing algorithms but it can also reduce the optimization constraints for real-time performance to increase detection probability without affecting false alarm rates. In addition, we have studied several methods that detect flames in infrared video and proposed an improvement for the algorithm to decrease the false alarm rate and increase the detection rate of the fire.

Benzer Tezler

  1. Estimation and restoration for heat haze effects in image and video processing

    Görüntü ve video işlemede ısı dalgalanması etkilerinin tahmini ve restorasyonu

    ÖZLEM ALPERGÜN TANAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi

    Realization of software-defined antenna on GPU

    ABDULLAH BAKIRTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  3. Volumetric rendering techniques for scientific visualization

    Bilimsel görüntüleme için hacim boyama yöntemleri

    ERHAN OKUYAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY

  4. CUDA based real time implementation ofregion covariance descriptors

    Alan kovaryans matrislerinin CUDA tabanlıgerçek zamanlı paralel hesaplanması

    MUHAMMET ALİ ASAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY

  5. Ağaç-tohum algoritması için cuda tabanlı bir paralel programlama yaklaşımı

    A cuda-based parallel programming approach to tree-seed algorithm

    AHMET CEVAHİR ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN