Geri Dön

Automatic vehicle detection and occlusion handling at road intersections

Kavşaklarda otomatik araç tespiti ve kapanma işleme

  1. Tez No: 416435
  2. Yazar: BERK ÜLKER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. 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

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  3. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÇAKMAK

  4. 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

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ANİME MELİS UZAR

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ŞAHİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR AKAR