Geri Dön

Gerçek zamanlı uygulamalar için yaya tespit sistemi

Pedestrian detection system for real-time applications

PDF İndir

  1. Tez No: 421332
  2. Yazar: MUHAMMED ENİS MIHÇIOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Şehir içi trafiğinde farklı uyarı kaynaklarının sürücü dikkatini dağıtmasından ötürü ya da sürücünün anlık dikkatsizliğinden dolayı yaya ölümlerine ve yaralanmalarına neden olan trafik kazaları yaşanmaktadır. Bu sebeple, günümüzde araç kazalarının yol açtığı yaralamaların ve ölümlerin önüne geçmek için otomobiller yaya tespit sistemleri ile üretilmektedir. Ancak, hali hazırda sadece orta ve üst seviye otomobillerde bulunan bu özellikten diğer otomobil sahipleri yararlanamamaktadır. Yaya tespit teknolojisinin diğer araçlarda da kullanılabilir olması, yayaların karıştığı kazaların azaltılmasına önemli oranda katkı sağlayacaktır. Tez çalışmasında, nesne tespitinde sıkça kullanılan HOG ve Haar yöntemleri birlikte kullanılarak özel bir yaya tespit algoritması geliştirilmiştir. Algoritma geliştirilirken mekânsal ve parçasal bilgiden azami oranda faydalanmak için ön bilgi olarak alt, üst ve tüm vücut bölümleri için farklı i lgilenilen alan seçim ler i kullanılmıştır. P arçasal vücut tespitlerinin b irleştirilmesi yle tespit oranı ve tespit hızı gerçek zamanlı sistemler için uygun hale getirilmiştir . Parçasal bilgi birleştirilirken kullanılan skor kıstası ile tespitler arasında önceliklendirme sağlanmıştır. Nihai karar verici olan HOG yöntemi uygulanmadığında dahi skor kıstası karar vermede kullanılabilir. Tasarlanan sistem kısa tepki süresi ile yüksek doğrulukla k ullanıcıya sesli ve görsel bir uyarı sağlayarak kaza oluşumunu engellemeyi amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler : Yaya tespiti , Nesne tespiti , Gerçek Z amanlı S istemler, HOG, Haar Ö zellikleri , İlgilenilen Alan, Parçasal Bilgi

Özet (Çeviri)

In modern daily life, traffic accidents happen that involve pedestrians in urban traffic due to different distractions and lack of driver attention. Because of this reason, automobile manufacturers install pedestrian detection and warning systems on newly produced automobiles. However, currently these systems only exist on some new middle and high segment cars. Millions of car owners do not have access to these types of systems. Usage of pedestrian detection and warning system for automobiles can reduce traffic accidents that result in pedestrian injuries and deaths. In this thesis work, a new algorithm is developed based on HOG (Histogram of Gradients) and Haar like Features. Algorithm uses partial detections for full,upper and lower body parts and combines them afterwards. Algorithm also uses different ROI's (Region of Interests) for different partial detections in order to utilize partial and spatial information. Using a score criterion after combining the partial Haar detections provides a prioritization among different detections. Even without the final HOG detection; the algorithm can provide final detection results with high rate of confidence. Hence, algorithm suits to real-time applications in terms of detection rate and detection speed. The designed system aims to alert the user with short reaction time and high accuracy in order to prevent traffic accidents involving pedestrians.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    755192

    Kamera görüntülerinde makine öğrenmesi algoritmaları ile yaya tespiti

    Pedestrian detection in camera images with machine learning algorithms

    MOHAMED NEMA LIMAME

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    UlaşımBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER

  2. Tez No

    714580

    Real time pedestrian tracking using adaptive kalman filter

    Adaptif kalman filtresi kullanımı ile gerçek zamanlı yaya takibi

    COŞKUN ORKUN VURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  3. Tez No

    688465

    Sürücü asistan sistemleri için mobil GPU tabanlı gerçek zamanlı durum analizi ve tespit uygulamaları

    Mobile GPU based real-time status analysis and detection applications for driver assistant systems

    EMİN GÜNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ

  4. Tez No

    447124

    Classification and tracking of vehicles with hybrid camera systems

    Hibrit kamera sistemleri ile taşıt sınıflandırma ve takibi

    İPEK BARIŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YALIN BAŞTANLAR

  5. Tez No

    641055

    Trafik işaretlerinin derin öğrenme ile tespiti ve anlamlandırılması

    Perception of traffic lights and sheets with the image processing (deep learning) method

    HAYATİ AKGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN UĞUZ

Geri Dön