Background tracking of a video taken from a front camera of non maneuvering vehicle
İleri yönde hareket eden aracın ön kamera görüntüsünde arka plan takibi
- Tez No: 368763
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- 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: 80
Özet
Bu tez çalışması kapsamında, arka plan takip tekniği olarak kendine has özellikleri olan genişletilmiş Kalman olasılıksal hipotez yoğunluk süzgeci önerilmiştir. Hareket eden kameradan alınmış videolardaki arka planın değişken özellik göstermesi nedeniyle, arka plan takibi genellikle ardışık resimler kullanılarak ve piksel seviyesinde karşılaştırmalar yapılarak gerçekleştirilmektedir. Bununla birlikte, bazı yöntemler arka plan takibi için arka plandan elde edilen özellikleri de kullanmaktadır. Önerilen yöntemde arka plandan elde edilen belirli özelliklerin izlenmesi yaklaşımı kullanılmaktadır. Özellik olarak videodan elde edilen fotoğraflardaki köşe noktaları seçilmiştir. Bu köşe noktaları Harris köşe bulucu algoritması ile elde edilmektedir. Elde edilen köşelerin durum vektörlerini tahmin etmek ve güncellemek için doğrusal hareket modeli ve doğrusal olmayan ölçüm modeli türetilmiştir. Arka plan takibi için bu modelleri temel alan, değişken sayıdaki çoklu hedef takibinde ideale yakın bir çözüm üreten genişletilmiş Kalman olasılıksal hipotez yoğunluk süzgeci kullanılmaktadır. Önerilen metod, rastgele küme teoremi ve Kalman süzgeci yaklaşımını kullanarak hedeflere ait yoğunlukları zaman içerisinde ilerletmektedir. Önerilen metodu gerçeklemek için MATLAB ortamı kullanılmıştır. Farklı durumlar için önerilen metod ile ilgili çeşitli deneyler yapılmış ve sonuçları açıklanmıştır. Sonuçlara göre belirli varsayımların varlığında, önerilen yöntemin klasik arka plan takip algoritmalarının yerine kullanılabildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, a novel background tracking technique is proposed that uses extended Kalman Gaussian mixture probability hypothesis density filtering approach. Since the background in a movie, taken from a front camera of a non maneuvering moving vehicle, exhibits a non-stationary nature, tracking the background is usually done by using pixel-wise comparisons in consequent frames. Besides, some methods use features of the background to track it. The proposed method uses the feature tracking approach. The features are chosen as the corner points extracted from each video frame by using Harris corner detector. Linear motion model and non-linear measurement model are developed to predict and update the states of the features. Based on these models, the time varying number of features are tracked by extended Kalman Gaussian mixture probability hypothesis density filter. The method propagates the intensities of the targets based on random set theory and the Kalman filtering approach. MATLAB environment is used to implement the proposed background tracking method. Some simulated results of proposed method are shown for different conditions. The results indicate that the proposed method can be used for background tracking of a video instead of classical background tracking methods under some assumptions.
Benzer Tezler
- Hareketli RGB-D görüntülerinden el parmaklarının tesbiti
Hand finger recognition from RGB-D video images
HAKAN ONGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
- Ölçekten bağımsız öznitelik dönüşümü tabanlı optik akış yöntemiyle trafik yoğunluk analizi
Traffic flow density determination method with scale invariant feature transform flow
SERKAN TEKBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Yüksek hızlı atomik kuvvet mikroskobu (YH-AKM) geliştirilmesi ve çeşitli uygulamaları
Development of high speed atomic force microscopy and its applications
ÜMİT ÇELİK
Doktora
Türkçe
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÖZGÜR ÖZER
- Dönerkanat tipinde bir insansız hava aracıyla video tabanlı üst düzey işlevlerin tasarlanması
Design of video based high level functions for a quadrotor type unmanned aerial vehicle
NEVREZ İMAMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE
- Visual detection and tracking of moving objects
Hareketli nesnelerin görsel tespiti ve izlenmesi
HAMZA ERGEZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU