İnsansız kara araçları için dinamik nesnelerin tanınması amacıyla görüntü işleme tabanlı bir sistem geliştirilmesi
Development of a computer vision based system to detect dynamic objects for unmanned ground vehicles
- Tez No: 434935
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BARIŞ GÖKÇE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 169
Özet
Bu çalışmada bir insansız kara aracı veya benzeri hareketli platformların kameraları aracılığıyla aldığı görüntüden rotası boyunca önünde bulunan hareketli engelleri tespit edip tanıyabilmesi için görüntü işleme tabanlı ve GPS destekli yardımcı bir sistem geliştirilmiştir. Gerçek zamanlı uygulama öncesinde rota üzerinde belirlenen referans noktalarda varsayılan arka planı temsil eden görüntü modelleri oluşturulur. Bu modellerin elde edilebilmesinde beş farklı yaklaşım geliştirilmiştir. Bu modeller görüntü matrislerinden çok daha küçük boyutlarda olan ve elde edildiği referans noktadaki varsayılan arka planı temsil eden öznitelik matrisleridir. İnsansız bir mobil araç gerçek zamanlı harekete başladığında elde edilen anlık görüntülerin modelleri ile hafızadaki ilişkili referansa ait model karşılaştırılarak sahnedeki hareketli nesneler tespit edilebilmektedir. Nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması için ise yapay sinir ağları teknikleri kullanılmıştır. Geliştirilen yaklaşımlar ile hareketli kameraların oluşturduğu gürültünün dengelenmesi için karmaşık ve yüksek hesaplama maliyetli işlemlere gerek duyulmamaktadır. Ayrıca düşük maliyetli bilgisayar sistemleri ve kameralar ile yüksek başarı oranlarında nesne tespit ve tanımanın yapılabildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, a computer vision based and Global Positioning System (GPS) assistance supported system was developed for unmanned ground vehicle (UGV) or similar moving platforms to detect dynamic objects along its route. Before the real time application of the UGV, image models were created that represents a default background in all specified coordinates on the route. Five different approach were developed to obtain the image models. These models are sorts of feature matrixes which are much smaller than complete image matrices. The model matrices were recorded in the system database and a database relation was created between the model and its coordinate. The model belongs to related coordinates and feature matrices of instant images captured when the UGV moved are matched. When unmanned ground vehicle begins real-time motion, moving objects are determined in the scene by comparing the model of reference associated in memory with snapshots models. If the feature matrices are not compatible with each other, there is a possibility of dynamic objects in the scene. The artificial neural network techniques are used for recognition and classification of objects. Developed approaches provide alternatives to compensate for the noise generated by motion instead of High computational cost such complex operation. Object detection and recognition are observed to be done with low-cost computer systems and cameras in high success rate.
Benzer Tezler
- Active slam with informative path planning for heterogeneous robot teams
Heterojen robot takımları için bilgilendirici yol planlamalı aktif EZKH
MEHMET CANER AKAY
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- İnsansız bir kara aracının yörünge takibi kontrolü için yeni adaptif kontrolcü yaklaşımları
New adaptive control approaches for the trajectory tracking control of an unmanned ground vehi̇cle
HAYRİYE TUĞBA SEKBAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAŞÇİ
- Integration of navigation systems and identification of nonlinear model parameters for autonomous underwater vehicles in the presence of measurement biases
İnsansız sualtı araçları için seyrüsefer sistemlerinin tümleştirilmesi ve ölçüm kaynaklı kayma hatalarının olduğu durumda nonlineer hareket modelin parametrelerinin tanılaması
MUSTAFA DİNÇ
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV
- Enerji optimizasyonu odaklı çoklu insansız hava ve kara araçları ile görev planlaması
Energy optimization focused mission planning with multiple unmanned air vehicles and ground vehicles
ALPARSLAN GÜZEY
Doktora
Türkçe
2024
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HAKAN SATMAN
- İnsansız robotik bir kara aracı tasarımı ve prototipi
Başlık çevirisi yok
İREM ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYDA TAŞAR