Geri Dön

Object tracking for surveillance applications using thermal and visible band video data fusion

Termal ve görünür video band veri tümleştirme kullanarak gözetleme uygulamaları için nesne takibi

  1. Tez No: 291676
  2. Yazar: ÇİĞDEM BEYAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Gözetleme uygulamalarında, insanlar ve taşıdıkları bagajlar gibi nesnelerin videoda ayrı takibi nesnelerin gezingeleri ve birbirleriyle olan etkileşimi gibi yüksek seviye bilgilerin çıkarılması ve olası tehditlerin zamanında tespitine olanak kılması nedeniyle önemli bir yer tutar. Ancak, nesnelerin ayrı takibi zor bir problemdir ve literatürdeki birçok çalışma insanların ve onların eşyalarının tek bir nesne gibi takibini önermektedir. Bu tezde, görünür bant video verisine ek olarak termal bant video verisi kullanılmış ve nesnelerin sınıflandırılması için sıcaklık bilgisinden yararlanılmıştır. Nesnelerin ayrı takibi için nesneleri insan ve taşıdıkları nesneler şeklinde ayıran bir iç alan uygulaması sunulmuştur. Nesne takibi için, ortalama değer kayması takibi tabanlı, uyarlanabilir, tamamen otomatik, çoklu nesne takip sistemi önerilmiştir. Takipçiler, nesnenin boyutunun, şeklinin değişmesi, nesnenin bir başkanesne tarafından önünün kapanması, nesnelerin ayrılması ve sahneden ayrılan nesneler kadar sahneye yeni giren nesnelerin de saptanması gibi durumlarda olabilecek problemleri aşmak için ön plan bilgisi kullanılarak yenilenir. Nesnelerin gezingeleri kullanılarak, eşyaların sahipleri bulunmuş ve terk edilen nesneler tespit edilerek alarm verilmiştir. Tek tarz veri kullanarak gerçekleştirilen uygulamalarla karşılaştırıldığında nesne takibini olumsuz etkileyen termal yansıma ve ?halo? etkisi gibi problemler görülebilir bant veriyi tamamlayıcı olarak kullanarak ortadan kaldırılmış ve daha iyi bir takip performansı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Individual tracking of objects in the video such as people and the luggages they carry is important for surveillance applications as it would enable deduction of higher level information and timely detection of potential threats. However, this is a challenging problem and many studies in the literature track people and the belongings as a single object. In this thesis, we propose using thermal band video data in addition to the visible band video data for tracking people and their belongings separately for indoor applications using their heat signatures. For object tracking step, an adaptive, fully automatic multi object tracking system based on mean-shift tracking method is proposed. Trackers are refreshed using foreground information to overcome possible problems which may occur due to the changes in object?s size, shape and to handle occlusion, split and to detect newly emerging objects as well as objects that leave the scene. By using the trajectories of objects, owners of the objects are found and abandoned objects are detected to generate an alarm. Better tracking performance isalso achieved compared a single modality as the thermal reflection and halo effect which adversely affect tracking are eliminated by the complementing visible band data.

Benzer Tezler

  1. Visual object tracking using co-difference features

    Ortak fark öznitelikleri kullanarak görsel nesne takibi

    HÜSEYİN SEÇKİN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN

  2. Occlusion-aware 3D multiple object tracking for visual surveillance

    Görsel gözetleme amaçlı kapanma gözeten 3 boyutlu çoklu nesne takibi

    OSMAN TOPÇU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZER ERCAN

  3. Saliency-based visual tracking using correlation filters for surveillance applications

    Gözetleme uygulamaları için benzeşim filtreleri kullanarak belirginlik tabanlı görsel takip

    EMRE TUNALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  4. Target detection and tracking from unmanned aerial vehicle cameras using embedded GPU

    Gömülü cihazlar kullanarak insansız hava araçları üzerinden hedef tespit ve takibi

    FIRAT MEHMETOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAHYA KEMAL BAYKAL

  5. Deep learning model optimization for real-time smallobject detection on embedded gpus

    Gömülü GPU'larda gerçek zamanlı küçük nesne tespiti için derin öğrenme model optimizasyonu

    SHAROZE ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN FEHMİ ATEŞ