A direct approach for object detection with omnidirectional cameras
Tümyönlü kameralar ile nesne tespiti için doğrudan bir yaklaşım
- Tez No: 371858
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YALIN BAŞTANLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu tez calışmasında, geniş görüş alanı avantajına sahip olan tümyönlü kameralar ile nesne tespiti yapan bir sistem tanıtılmıştır. Öncelikle, geleneksel kameralar için önerilen yaklaşım ile, perspektif imgeler üzerinde kayan pencereler yöntemi kullanılarak HOG özniteliklerinin çıkarılması işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, hali hazırda uygulanan geleneksel öznitelik çıkarım adımlarının bu amaç doğrultusunda nasıl uyarlanacağı tarif edilmiştir. Buradaki amaç, HOG özniteliklerini verimli ve matematiksel olarak doğru bir şekilde tümyönlü kameralar üzerinde uygulayabilmektir. Uygulanan temel değişikliklerden birincisi, gradyan (yön türevi) oryantasyonlarının tümyönlü imgelerde kayan pencereleri elde edecek şekilde uyarlanmasıdır. Uygulanan ikinci önemli değişiklik ise, gradyan şiddetinin Riemannian metriği ile yeniden uyarlanmasıdır. Adapte edilen bu değişiklikler sayesinde, tümyönlü imgelerin perspektif yada panoramik imgelere çevrilmesine ihtiyaç duyulmadan, direk olarak nesne tespiti yapılması mümkün kılınmıştır. Deney kısmında oluşturulan sentetik ve gerçek imgeler vasıtasıyla, önerilen tespit sistemi ile normal (değişikliğe uğramamış) HOG hesaplama yönteminin tümyönlü ve panoramik imgeler üzerinde karşılaştırması yapılmıştır. Deneysel sonuçlarla yapılan analiz, önerilen metot ile uygulanan nesne tespiti işleminin kaydettiği performans artışını gözler önüne sermiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an object detection system based on omnidirectional camera which has the advantages of detecting a large view-field is introduced. Initially, the traditional camera approach that uses sliding windows and Histogram of Gradients (HOG) features is adopted. Later on, how the feature extraction step of the conventional approach should be modified is described. The aim is an efficient and mathematically correct use of HOG features in omnidirectional images. Main steps are conversion of gradient orientations to compose an omnidirectional sliding window and modification of gradient magnitudes by means of Riemannian metric. Owing to the proposed methods, object detection process can be performed on the omnidirectional images without converting them to panoramic or perspective image. Experiments that are conducted with both synthetic and real images compare the proposed approach with regular (unmodified) HOG computation on both omnidirectional and panoramic images. Results show that the performance of detection has been improved by using the proposed method.
Benzer Tezler
- Fully automated on-street parking spot detection with different deep learning methods
Farklı derin öğrenme yöntemleriyle tam otomatik cadde park yeri tespiti
EMRE ÇİÇEK
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZER GÖREN UĞURDAĞ
- Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması
Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application
ANIL ÖZKAN GEÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- Sayısal görüntülerde kenar tanıma metodları
Başlık çevirisi yok
ALTUĞ ERDÖN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AHMET H. KAYRAN
- Gerçek zaman görüntülerde hareketli nesnelerin bulunmasi ve takip edilmesi
Detectıng and trackıng movıng objects ın real tıme ımages
MURAT SÜRÜCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT HACIOĞLU