Tracking non-ellipsoidal extended objects using sequential monte carlo
Sıralı monte carlo kullanarak elips olmayan genişletilmiş nesnelerin takibi
- Tez No: 527472
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Çoklu elips ile temsil edilen genişletilmiş hedef takip problemi ele alınmıştır. Ortaya çıkan ve içerisinde ölçümlerin alt nesnelere sınıflandırılmasını içeren bu problem sıralı Monte Carlo (SMC) teknikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Çeşitli parçacık filtre tabanlı yöntemler kullanılarak bu birleştirme problemi hedefin şeklinin bilindiği farz edilerek çözülmüştür. Hedefin şeklinin bilinmediği takdirde ise çoklu elips parametreleri de tahmin edilmelidir. Bu amaçla hedefin hereketsel durumunu ve şeklini birlikte kestirmek için parçacık filtresi tabanlı bir yöntem tasarlanmıştır. Bu tasarlanan yöntem, değişken Bayes tekniği kullanarak yaklaşık koşullu analitik ifadeler elde eder ve bu ifadeleri parçacık filtresinde marjinalleşme yöntemi uygulamak için kullanır.
Özet (Çeviri)
The problem of extended target tracking is considered in which the target extent is represented with multiple ellipses. The resulting inference problem, which is considered in the sequential Monte Carlo (SMC) framework, includes association of the measurements between sub-objects. We make use of different particle filtering approaches to solve the aforementioned association problem under the assumption of known extent. When the extent is unknown, parameters of the multiple ellipses should also be estimated. For this purpose, a particle filter based method is derived for joint estimation of target's kinematic and extent states. The proposed method uses variational Bayes technique to obtain an approximate conditional analytical expression, which enables the use of Rao-Blackwellization (a.k.a. marginalization) idea in particle filtering.
Benzer Tezler
- Combined effects of surfactant and viscoelasticity on drop dynamics
Yüzey aktif maddesi ve viskoelastisitenin damacık dinamiğine üzerindeki kombine etkileri
MOHAMMAD NABIZADEHMASHHADTOROGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN MURADOĞLU
- The effect of soluble surfactant on the transient motion of a buoyancy-driven bubble
Çözünür yüzey aktif maddelerin yoğunluk farkı ile yükselen gaz kabarcığının zamana bağlı hareketi üzerindeki etkileri
SAVAŞ TAŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. METİN MURADOĞLU
- Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü üzerinden yoklama sistemi tasarımı
Attendance system design from image with deep learning methods
ULAŞ ARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN BULUŞ
- Bearings-only tracking
Kerteriz açısı izleme
HALUK ERDEM BİNGÖL
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Pediyatri hastalarında non-invaziv monitörizasyon yöntemi ile hemoglobin takibi yapılmasının pediyatri yoğun bakım hemşirelerinin rutin kan alma işlem sayısına etkisi
The effect of non-invasive hemoglobin monitoring to the invasive blood sampling of nursing routine at pediatric intensive care unit
NURDAN YILMAZ