Sert negatif öğrenme ile yayaların yürüyüş rotalarının belirlenmesi
Walking path detection of pedestrians by using hard negative learning
- Tez No: 513056
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen teknoloji ile birlikte günümüzde otonom araçların kullanımı da hızla artmaktadır. Ancak otonom bir aracın şehir trafiği içerisinde güvenli olarak hareket edebilmesi için başa çıkması gereken bazı durumlar bulunmaktadır. Otonom çalışan bir araç, akan trafik içinde bir sürücü gibi kendi durumunun farkında olmalı, güvenli ve etkili davranış kararları verebilmelidir. Otonom araç yalnızca mevcut durumdaki tüm unsurları tanımlamakla kalmamalı, aynı zamanda geçmiş deneyimlerden elde edilen bilgi ve tecrübeleri kullanarak gelecekteki durumlar için tahminlerde bulunabilmelidir. Bu çalışmada Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması ve Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılarak yayaların yürüyüş rotalarının kestirilmesi ile otonom araç sürüşlerinin daha güvenli hale gelmesi hedeflenmektedir. Araç içerisine yerleştirilen kamera üzerinden elde edilen görüntüler yardımıyla yayaların belirlenmesi ve davranışlarının kestirilmesine çalışılmıştır. Elde edilen video görüntülerinden çıkarılan her çerçeve için yayanın piksel cinsinden konumu ve kameranın özdevinimi bulunduktan sonra, aracın özdeviniminden kaynaklanan konum değişikliği giderilir. Böylece aracın hareketinin, yayanın hareketi üzerindeki etkisi elimine etmeye çalışılır. Özdevinim çıkartıldıktan sonra yayanın konumu bir önceki çerçevede hesaplanan konumdan çıkarılarak yayanın bir çerçeve boyunca ne kadar hareket ettiği bulunur. Bulunan hareket miktarlarının ortalaması yardımıyla yayanın bir sonraki çerçevede nerede bulunması gerektiği kestirilir. Çalışmanın sonucunda önerilen yöntemin Daimler Mono Pedestrian Benchmark veri seti üzerinde test edilerek, sunulan probleme başarılı bir çözüm sunduğu görülmüştür. Yaya tespit başarımı DVM'nin Gauss radyal temelli çekirdek fonksiyonu performans sonuçları üzerinden değerlendirildiğinde mevcut yayaların %95.27 oranında tespit edilebildiği görülmüştür. Tespit edilen yayaların rotaları ise %96.69 oranında doğru öngörülmüştür.
Özet (Çeviri)
Parallel to the developing technology, the use of autonomous vehicles is increasing rapidly. An autonomous vehicle has to be able to move safely within city traffic and there are some situations that need to be addressed. An autonomous vehicle flowing in traffic must be aware of its own situation, behave safe and effective like a driver, and be able to make critical decisions. Autonomous vehicle must use the past experience as well as the current state to predict future states. In this study, Histogram of Directional Gradients (HOG) algorithm and Support Vector Machine (SVM) are used to predict pedestrians' routes to make the autonomous cars safer. It is aimed to make their driving safer. A camera located inside the vehicle to capture the video signal. For each frame subtracted from the resulting video images, positions of the pedestrians are calculated and the camera's self-movement is eliminated. After the self-movement is eliminated, the routes of the pedestrians are predicted by using frame by frame position changes. With the help of the average of the movement found, the future positions of the pedestrians are predicted. The proposed method was applied on Daimler Mono Pedestrian Benchmark dataset. The results are promising regarding to the literature. If Gaussian Kernel SVM is used, 95.27 per cent of the pedestrians were detected. 96.69 per cent of the routes of detected pedestrians were correctly predicted.
Benzer Tezler
- Süt dişlerinde internal rezorpsiyonun derin öğrenme tabanlı yapay zekâ ile periapikal radyografilerde otomatik belirlenmesi
Automated detection of internal resorption in primary teeth on periapical radiographs using deep learning-based artificial intelligence
ALPER MUZEKKAR
- Acil servise başvuran kalkaneus fraktürlü hastaların grafilerinin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Assessment of calcaneal fracture radiographs using artificial intelligence in the emergency department
SEVDE SARE ÇAPKIN VAROL
- Biyoloji derslerinde öğretmenlerin kişilerarası davranışı, sınıf öğrenme ortamı ve öğrenci başarısı arasındaki ilişkinin incelenmesi
Association between biology teacher's interpersonal behaviour, classroom learning enviroment and student's achievement
SELEN DAĞDELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Marmara ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Emotional awareness based adaptive social navigation for humanoid robots
İnsansı robotlar için duygusal farkındalığa dayalı uyarlanabilir sosyal navigasyon
BARIŞ BİLEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- The impact of decentralization on economic growth and the role blockchain can play here
Ademi merkeziyetçiliğin ekonomik büyüme üzerindeki etkisi ve blockchaın teknolojisinin bu alanda oynayabileceği rol
AMİN KHOORAN