Video gözetleme sistemlerinde altuzay öğrenmesi yaklaşımı ile şüpheli nesne tespiti
Abandoned object detection in video surveillance systems via subspace learning
- Tez No: 405376
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
İnsanların yoğun olarak bulundukları yerlerde gerçekleşebilecek terör olaylarına karşı artan güvenlik endişeleri sonucunda, akıllı video gözetleme sistemlerine olan talep büyümektedir. Bu çalışmada, şüpheli/sahipsiz/terk edilmiş nesneleri güvenlik kameralarından elde edilen görüntüleri kullanarak otomatik olarak tespit edecek bir video gözetleme algoritması geliştirilmiştir. Kullanılan yöntemde, ikili ön plan modeli uygulanmıştır. Arka plan ve ön plan nesnelerinin bölütlenmesi GoDec olarak adlandırılan matris ayrıştırması yöntemi X = L + S modeli ile hızlı ve gürbüz sonuç verecek şekilde yapılmaktadır. GoDec algoritması ile nesnelerin hatları korunduğundan, sabit duran insan ve bir valiz birbirinden rahatlıkla ayrılabilmektedir. Bu ön plan modelleri kullanılarak, statik ön plan nesneleri tespit edilmektedir. GoDec algoritması ile ön plan nesnelerinin tespiti, geleneksel yöntemlere göre oldukça iyi yapılmakta ve ön plan nesnelerinin hatları korunabilmektedir. Böylece, farklı türde nesneleri birbirinden ayırmak daha kolay olmaktadır. Bu tez çalışması ile altuzay öğrenmesi yönteminin, şüpheli nesne tespiti problemi üzerinde kullanılması için yeni bir yaklaşım/yapı önerilmiştir. Bu yaklaşım, özellikle arka plan başlangıç değeri sorununa karşı oldukça gürbüz sonuç vermektedir.
Özet (Çeviri)
The result of increasing security concerns for the terrorist activities in public places where people gather densely, there has been a growing interest for the smart video surveillance system. In this thesis, using videos obtained from security cameras, an automatic unattended/abandoned object detection algorithm is designed and implemented. Dual foregrounds method is used to detect temporally static regions. A fast and robust matrix decomposition algorithm, named GoDec, as X = L+S is used for foreground/background separation. An evidence score is inferred at each pixel by applying a set of hypotheses on the foreground images. This provides temporal consistency. Segmentation quality of GoDec algorithm is very good and shapes of the objects are well retained. This provides easy discrimination of different objects such as standing person and a luggage. In this study, we propose a novel framework for abandoned object detection via subspace learning. Proposed approach is robust especially against the background initialization errors.
Benzer Tezler
- Çoklu video görüntüleri üzerinde akıllı hedef takibi
Intelligent target tracking on multi video images
SEVİNÇ AY DOĞRU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KARABATAK
- Güvenlik sistemlerinde kayıp nesne tespiti
Removed object detection in security systems
NAGEHAN ÇAPA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
- Kalabalık gözetleme ortamlarında anomali tespiti
Anomaly detection in crowded surveillance scenes
EFSUN SEFA SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN
- Derin öğrenme tabanlı görevlerin kenar bilişim yöntemiyle uzak sunucuya taşınması
Offloading tasks to remote server for deep learning based applications over edge computing system
HÜSEYİN ENES İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- A surveillance and security alert system based on real-time motion detection to protect secret and vital places
Kritik önemdeki yerleri korumak için gerçek zamanlı hareket algılamaya dayalı bir gözetim ve güvenlik uyarı sistemi
AHMED SHAHAB AHMED AL-SLEMANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZENGİN