Automatic vehicle detection and occlusion handling at road intersections
Kavşaklarda otomatik araç tespiti ve kapanma işleme
- Tez No: 416435
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- 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: 128
Özet
Görüntü işleme tabanlı akıllı ulaşım sistemleri son yıllarda yaygın şekilde uygulanmaya ve araştırılmaya başlamıştır. Hedef takibi, sınıflandırma, sayım gibi görevleri yerine getiren pek çok uygulama geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasının amacı, söz konusu uygulamaların başarı oranını yükseltecek bir araç tespit metodu sağlamaktır. Araç tespiti, arka plan modeli oluşturularak sahnedeki hareketli objelerin tespiti ile başlamaktadır. Elde edilen ikili imgenin isabeti, gölge tespit metodu kullanılarak yükseltilmiştir. Kapanma durumu, ikili büyük objelerin geometrik özelliklerinden, ve objelerin ardışık kesmelerde birbirleri ile olan ilişkilerinden elde edilen bilgilerle tespit edilmektedir. Kapanma durumundaki objelerin geometrik özelliklerine ait varsayımlara dayanan, ve bu objelerin doğrulukla tespitini amaçlayan bir kesimleme algoritması önerilmiş ve gerçeklenmiştir. Önerilen çözüm farklı kavşak noktalarından toplanan çeşitli videolar üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar literatürde bulunan metotlara göre kayda değer bir performans artışına işaret etmektedir.
Özet (Çeviri)
Vision based intelligent transport system appliations are extensively utilized and researched in recent years. Several applications with tracking, classification and counting functionalities are used for automatization of traffic management. Work in this thesis aims to provide an accurate vehicle detection method for improving performance of these tasks. Vehicle detection starts with detection of moving objects, using a background subtraction algortihm. Then, accuracy of the foreground mask is improved using a shadow detection algorithm. Occlusions are detected from both geometrical properties of blobs in binary mask, and associations between objects from consecutive observations. A segmentation method based on the assumptions on object geometry under occlusion is proposed and implemented, to detect vehicles under occlusion correctly. Proposed solution is tested on several videos collected from different intersections. Results indicate a significant improvement in performance compared to the existing methods in literature.
Benzer Tezler
- An automated robust vehicle detection and tracking system for low resolution traffic video sequences
Düşük çözünürlüklü trafik görüntü dizileri için otomatik gürbüz araç tanıma ve izleme sistemi
MEHMET KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Sayısal kenar çıkarma ve yapay sinir ağları yardımıyla araç tanıma
Vehicle detection by numerical edge detection and artificial neural networks
MEHMET ALİ SOYTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Vı̇deo tabanlı otomatı̇k araç tespı̇tı̇ ı̇çı̇n hı̇brı̇t bir derı̇n öğrenme mı̇marı̇sı̇
A hybrid deep learning architecture for video-based automatic vehicle detection
MOHAMMED ABDULJABBAR ZAID AL BAYATI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÇAKMAK
- Derin öğrenme ile araç tespiti: Yıldız Teknik Üniversitesi kampüs otopark alanları örneği
Vehicle detection with deep learning: Yıldız Technical University campus parking areas example
ŞENNUR ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ANİME MELİS UZAR
- Araç farları için dinamik bir model üzerinden otomatik kontrol yöntemiyle yeni bir far sistemi geliştirilmesi
Development of a new headlight system via automatic control method with dynamic model for vehicle headlights
ŞAFAK YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ŞAHİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR AKAR