Geri Dön

3D cow identification in cattle farms

İnek çiftliklerindeki hayvanların 3B kimlik tespiti

  1. Tez No: 409277
  2. Yazar: AHMET CUMHUR ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. MEHMET AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Hayvan çiftlikleri, toplumun artan ihtiyaçlarını etkin bir şekilde karşılayabilmek için giderek büyümektedir. Bu durum, hayvanlar hakkında faydalı bilgilerin toplanabilmesi ve anlık durumları ve sağlıklarının takibi için yeni izleme ve takip sistemlerini gerekli kılmaktadır. Ancak hayvanların kimliklendirmeleri ve takibi, benzerlikleri ve davranışlarının tahmininin kolay olmayışı sebebiyle zor bir problemdir. Bu tezde yeni bir inek tanımlama sistemi önerilmektedir. Önerilen çözümü li-teratürdeki diğer sistemlerden ayıran belirgin özellikler bulunmaktadır. Örneğin bu sistem, hayvanların üzerine koyulan işaretlere veya harici cihazlara ihtiyaç duymamaktadır, karanlık ortamlarda bile çalışabilmekte, ayırt edici görünüşleri olmayan siyah inekleri bile tanımlayabilmekte, göreceli olarak ucuz ve hassas yer tespiti sağlamaktadır. Önerilen çözüm, belirli yüksek-liğe konan RGBD kameralarla çekilen hayvanların üst arka gövdesinin 3B şekil analizine dayanmaktadır. Yerel yüzey özelliklerine göre iki boyutlu imgeler oluşturulmakta ve bu imgeler yüz tanımlama algoritmaları kullanılarak kimliklendirilmektedir. Önerilen sistemin uygulanabilirliğini değerlendirmek amacıyla gerçek zamanda çalışan bir prototip yazılım geliştirilmiş ve bildiğimiz kadarıyla literatürde bulunmayan bir 3B sığır veri öbeği oluşturulmuştur. Bu veri öbeği, hareketli ve belirgin görünüşleri olmayan hayvanlardan farklı ışık koşullarında alınmıştır. Yapılan testlerde önerilen çözümün uygulanabilirliği alınan veri öbeği ile doğrulanmış olup, 50 ineğin %88'i doğru bir şekilde tanımlanabilmiştir.

Özet (Çeviri)

Animal farms have been steadily growing to meet the consumption requirements of the society in an efficient manner. This fact necessitates new monitoring and tracking systems to collect useful information about the herds in order to observe their general health and instantaneous state. However, recognizing and tracking an animal in a farm is a difficult task due to the target's similarity and hard to predict dynamics. In this thesis, a novel cow identification system is proposed. There are prominent features of this solution which differentiates it from the others in the literature, i.e., it does not need any markers or external devices placed on the animal; works in even unlighted environments; identifies even black cows without distinctive coat patterns; is relatively cheaper, and enables accurate positioning. Proposed solution is based on 3D shape analysis of the top back part of the animals captured with RGBD cameras placed at an adequate height, where two dimensional images are constructed with respect to the local surface features and are subsequently identified by using face recognition methods. To evaluate the applicability of the proposed system, a real-time prototype software has been developed and a 3D cattle dataset is acquired which, to our knowledge, is unique in the literature. This dataset is gathered from moving animals which do not have distinctive coat patterns and captured in different lighting conditions. Applicability of the proposed solution has been verified by testing with the acquired dataset. Convincing results are obtained where %88 of 50 cows are identified successfully.

Benzer Tezler

  1. Süt sağım robotu tasarım ve imalatı

    Desinging and manufacturing of milking robot

    HULUSİ ÖZÜDURUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  2. Yumuşak robotik peristaltik pompa tasarımı, analizi ve geliştirilmesi

    Design, analysis, and development of a soft robotic peristaltic pump

    ONAT HALİS TOTUK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK MISTIKOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ GÜVENÇ

  3. Polimer matrisli kemik tozu takviyeli kompozit malzemelerin üretimi, karakterizasyonu ve tribolojik performansının incelenmesi

    Investigation of the production, characterization and tribologic performance of bone powder-reinforced polymer matrix composite materials

    SENA KABAVE KILINÇARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFİK POLAT

    DOÇ. DR. MUHAMMET HÜSEYİN ÇETİN

  4. Mathematical modeling of arterial tissue

    Damar dokusunun matematiksel modellenmesi

    BURAK YAZICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TUNCER TOPRAK

  5. Multi - capsule endoscopy: Demonstrations of inter - capsular control and (tactile) sensing

    Çoklu - kapsül endoskopi: Kapsüller arası kontrol ve (dokunsal) algılama yöntemleri

    FURKAN PEKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU