Geri Dön

Automatic determination of navigable areas, pedestrian detection, and augmentation of virtual agents in real crowd videos

Gerçek kalabalık videolarında gezilebilir alanların belirlenmesi, yayaların tespiti ve sanal bireyler eklenmesi

  1. Tez No: 540741
  2. Yazar: YALIM DOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 102

Özet

Kalabalık benzetimleri, kalabalıkların ve içerdikleri ajanların bireysel davranışlarını, kişilik ve görünüşlerini örnek alarak, bir çoklu-ajan sisteminin genel modelini tanımlar. Bu tür çalışmalarda, modeller değerlendirilirken genellikle gerçek hayattaki senaryolarla karşılaştırılır. Ancak yan yana karşılaştırma ve güzergah analizleri dışında, verilen herhangi bir modelin gerçek bir senaryonun ne derece başarılı şekilde benzetimini yaptığını doğrulayan, pratik ve doğrudan kullanılabilir araçlar bulunmamaktadır. Bu çalışmada, yapay ajanları gerçek kalabalık videolarına eklemek için bir sistem öneriyoruz. Önerilen sistem ilk olarak kalabalık videosundan otomatik olarak elde ettiği yaya tespit bilgilerini kullanarak, yer yüzeyindeki gezilebilir alanları bulmaktadır. Sonrasında gerçek yayaların üç-boyutlu (3B) modellerini 3B sahneye yerleştirmektedir. Tespit edilen gerçek yayalarla çarpışma önleme algoritmaları kullanılarak beraber benzetimi yapılan yapay ajanlar, kullanıcılara sunulan etkileşimli bir kullanıcı arayüzü aracılığıyla eklenip, kontrol edilebilmektedir.

Özet (Çeviri)

Crowd simulations imitate the behavior of crowds and individual agents in the crowd with personality and appearance, which determines the overall model of a multi-agent system. In such studies, the models are often compared with real-life scenarios for assessment. Yet apart from side-by-side comparison and trajectory analysis, there are no practical, out-of-the-box tools to test how a given arbitrary model simulate the scenario that takes place in the real world. We propose a framework for augmenting virtual agents in real-life crowd videos. The framework locates the navigable areas on the ground plane using the automatically-extracted detection data of the pedestrians in the crowd video. Then it places the three-dimensional (3D) models of real pedestrians in the 3D model of the scene. An interactive user interface is provided for users to add and control virtual agents, which are simulated together with detected real pedestrians using collision avoidance algorithms.

Benzer Tezler

  1. Balastsız üstyapılarda aplikasyon ve deformasyon ölçmeleri

    Setting out and deformation measurements of slab tracks

    UFUK ÇATALKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK

  2. Automatic determination of plant type and phenological stage with deep learning methods

    Tarla görüntülerinden bitki türü ve fenolojik evresinin derin öğrenme yöntemleri ile otomatik saptanması

    AIGERIM KAIROLDAYEVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  3. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde ince bağırsak fantom uzunluklarının otomatik belirlenmesi

    Automatic determination of small bowel phantom length in computed tomography images

    SEDA BENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAZ

  4. SNN algoritması parametrelerinin otomatik olarak bulunması

    Automatic determination of SNN algorithm parametres

    ASLIHAN ÇAVUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDAL KILIÇ

  5. İzmit Körfezi kıyı değişiminin coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama yöntemleriyle otomatik belirlenmesi

    Automatic determination of the coastal change in the gulf of İzmit by geographical information systems and remote sensing methods

    DİLARA CIRITCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TARIK TÜRK