Moving vehicle classification
Hareketli araçların sınıflandırılması
- Tez No: 340956
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Araç sınıflandırma, ön plan/arka plan çıkarımı, gradyan yönelim histogramı, Vehicle classification, foreground/background segmentation, histogram of oriented gradients
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Son yıllarda akıllı ulaşım sistemleri görüntü işleme alanında aktif bir araştırma alanı olmuştur. Bu çalışmanın amacı, ayarsız bir video kamera ile alınan otoyol video görüntülerini kullanarak hareket halindeki araçları sınıflandırmaktır. Bu çalışmada, sınıflandırmak üzere farklı ölçülerdeki üç çeşit araba sınıfı seçilmiştir: araba, orta sınıf araç ve büyük sınıf araç. Önerilen algoritma ön plan/arka plan ayırımı, özellik çıkarımı ve sınıflandırma aşamalarından oluşmaktadır. Algoritmada her aracı sınıflandırmak için, şekle dayalı bir tanımlayıcı olan gradyan yönelim histogramı özellikleri ve boyuta dayalı bir tanımlayıcı olan imge bölgesi özellikleri kullanılmıştır. Bu özelliklerin sınıflandırma performansı üzerine etkileri incelenmiştir ve farklı otoyol videolarına ait deney sonuçları verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years intelligent transportation systems have been an active research area in computer vision. The aim of this study is to classify moving vehicles from highway videos taken by stationary uncalibrated cameras. For this study, three types of vehicle classes with different scales are chosen to classify: car, van and truck. The proposed algorithm is composed of foreground/background segmentation, feature extraction and classification steps. In order to classify each vehicle, histogram of oriented gradients (HOG) features which are shape-based descriptors and blob features which are dimension-based descriptors are used in the algorithm. The effects of these features on the classification performance are also evaluated and simulation results are given on different highway videos.
Benzer Tezler
- Effects of atmospheric correction on vehicle classification with single and dual band infrared images
Tek ve çift bant kızılötesi imgelerle araç sınıflandırmaya atmosferik düzeltmenin etkileri
SEÇKİN ÖZSARAÇ
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- An efficient moving vehicle detection in traffic surveillance using machine learning technique
Makine öğrenimi tekniği kullanarak trafik gözetiminde etkin hareketli araç tespiti
MOHASAD SAED KHUDER AL-GORAERY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK
- Akan video görüntüleri üzerinden, dağıtık, işbirlikçi ve gerçek zamanlı araç tanıma ve boyutlarına göre sınıflandırma sistemi
Distributed, collaborative and real-time vehicle detection and size classification over the video streams
SEDA KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYAR
- Hidrolik fren düzenlerinde boyutlandırmanın otomatizasyonu
Computer aided computing of hydraulic brake systems dimensions
AYBAR AYVALI