Video işaretlerinde yaya takibi
Pedestrian tracking on video signals
- Tez No: 536111
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hareketli nesne tespiti, yaya tespiti, yaya takibi, çoğunluk oylamasına dayalı sınıflandırma, Moving object detection, pedestrian detection, pedestrian tracking, majority rating classification
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Gelişen teknoloji ile birlikte artan görüntü işleme çalışmaları, bu alanda çalışan sistemlerin uygulama alanlarını hızla artırmaktadır. Görüntü işleme çalışmalarında plaka tanıma, yüz tanıma, yaya tanıma gibi nesne tespiti uygulamaları çokça görülmektedir. Havaalanlarında, tren istasyonlarında, caddelerde ve alış veriş merkezlerinde çok sayıda insan sürekli olarak çeşitli yönlerde hareket etmektedir. Günümüzde mağazaların yerleşimleri satış stratejileri açısından oldukça önemlidir. İnsanlar alışveriş merkezlerine, havaalanlarına girdiklerinde bir yön eğilimlerine sahiptir. Bundan dolayı, tasarlanan sistem büyük alış veriş merkezlerinin, havaalanlarının girişlerine yerleştirilen kamera ile elde edilen videoları kullanarak, insanların potansiyel hareket yönlerinin çıkarılmasını sağlamaktadır. Böylece o bölgelerde yer alan mağazaların satış potansiyelinin daha fazla olabileceği düşünülmektedir. Yaya takip sistemleri, insanların potansiyel yön güzergâhlarının çıkarılması açısından oldukça önemli sistemlerdir. Bu çalışmada nesne tespiti uygulamalarından olan yaya tespiti üzerine çalışılmış ve sabit bir kameradan kaydedilen videoda tespit edilen yaya takip edilerek izlediği güzergâh çıkarılmıştır. Çalışma temel olarak hareketli nesne tespiti, yaya tespiti ve yaya takibi olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Hareketli nesne tespiti aşamasında Gauss Karışımı (GK) algoritması kullanılarak arka plan çıkarımı yapılmış ve İlgi Alanı (ROI) tespit edilmiştir. Yaya tespiti aşamasında görüntünün özniteliklerini çıkarmak için tanımlayıcı olarak Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması, sınıflandırmak için Destek Vektör Makinesi (SVM), k En Yakın Komşu (kNN) ve Adaboost algoritmalarının birleşimi ile çoğunluk oylamasına dayanan bir sınıflandırıcı geliştirilerek kullanılmıştır. Yaya takibi aşamasında ise kalman filtresi kullanılmıştır. Gerçeklenen sistem, INRIA veri setinden alınan örnekler ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Önerilen sınıflandırıcı kullanılarak video işaretlerinde yaya takibi gerçekleştirilmiş ve yayanın izlediği güzergâh çıkarılmıştır. Önerilen sınıflandırıcı kullanıldığında yayaların tespitinde diğer sınıflandırıcılara göre daha iyi bir oranda tespit yaptığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
With the help of advancing technology, the application area of image processing systems is getting broader. Object detection applications such as license plate recognition, face recognition, pedestrian recognition are widely seen in image processing studies. Many people in airports, train stations, streets and squares are constantly moving in various directions. Nowadays, the placement of stores is very important in terms of sales strategies. People have a direction when they enter the shopping centers and airports. Therefore, the designed system enables the removal of potential directions of movement of large shopping centers by using videos from the cameras placed in the entrances of the airports. Thus, it is thought that the sales potential of the stores located in those regions may be higher. Pedestrian tracking systems are very important systems in terms of people's potential route routes. In this study, the pedestrian detection from the application of object detection is studied and the route, that the pedestrian is detected by tracking the pedestrian detected on the video recorded from a fixed camera, is obtained. The study is basically composed of three stages; moving object detection, pedestrian detection and pedestrian tracking. Background is extracted using Gauss Mixture Model (GMM) during the moving object detection phase and Region of Interest (ROI) is determined. Histogram of Oriented Gradients (HOG) is used as a descriptor to extract the visual attributes in the pedestrian detection phase, and a classifier based on majority basis with the combination of Support Vector Machine (SVM), k Nearest Neighbors (kNN) and Adaboost algorithms is developed. In pedestrian tracking phase, Kalman filter is used. The actual system is trained and tested with samples from the INRIA dataset. Using the proposed classifier, pedestrian tracking is performed on the video signals, and the track followed by the pedestrian track is acquired. It is observed that the more accurate results are obtained in the detection of pedestrian when the proposed classifier method is used.
Benzer Tezler
- Video işaretleri içindeki insanların sayısının tespiti
People counting on video streams
ÇAĞLAR ÇAVDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT
- Derin evrişimsel sinir ağlarını kullanılarak araç, insan ve trafik işaretlerinin tanınması
Recognition of vehicle, human and traffic signs using deep convolutional neural networks
GÜLYETER ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT KÖKER
- Classification of the motor EEG signals by using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak motor EEG sinyallerinin sınıflandırılması
LEYLA ABILZADE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Bir akıllı kamu binasının yangın güvenliği bakımından incelenmesi
A research on a smart public building with regards to the fire safety
GÜL IŞIK KURTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Kamu Yönetimiİstanbul Gedik Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GÖKMEN
- Video işaretlerinin sayısal işlemleri konusunun incelenmesi ve video işaretlerine detay arttiran sayısal bir devrenin gerçekleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
TEMEL KAYIKÇIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜMTAZ YILMAZ