Deniz gözetlemesi için hareketli hedef takip sistemi
Moving target tracking system for maritime surveillance
- Tez No: 541885
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- 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: 43
Özet
Sahile monte edilmiş sabit kamera ile deniz gözetlemesinde hareketli hedef takip sistemi için öncelikle başarılı bir hedef tespiti yapmak gerekir. Bu sebeple deniz gözetlemesinde hedef tespiti için yapılan incelemede, dalga, dalga köpüğü, dümen suyu, hava durumu, deniz üzerine yansıyan güneş ışığı vb. etkenlerden dolayı dinamik bir ortam olan deniz için kullanılabilecek en iyi metodun, arka plan çıkarımı olduğu görülmüştür. Arka plan çıkarım metodu, görüntülerde oluşturulan bir arka plan modeliyle anlık çerçeveler arasında kıyaslama yaparak piksellerin ön plan mı yoksa arka plan mı olduğuna dair sınıflandırma işlemi yaparak, görüntülerde nesne tespitinde kullanılır. Arka plan çıkarım metodu kullanarak en iyi sonuç veren yöntemler incelendiğinde hareket tespiti için yapılmış ViBE algoritmasının uygun olduğu görülmüştür. Ancak, ViBE algoritması deniz gözetlemesinde çalıştırıldığında, ön plan ve arka plan sınıflandırmasında bazen hatalı değerlendirmelerin olduğu, görüntüde gürültü olabildiği ve hedefin ön plan çıkarım işleminde hedefin tamamını değil, küçük bir kısmını içeren ön plan çıkarabildiği gözlemlenmiştir. Hareketli hedef takip sistemini gerçekleştirmeden önce ViBE algoritmasında bu durumların giderilmesi amacıyla algoritmanın üzerinde bazı geliştirmeler yapılmış ve uygun sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada geliştirilen ViBE algoritmasında tatmin edici sonuçlar aldıktan ve bu sonuçları litaratürde incelenen çalışmalardaki sayısal değerlerle kıyaslayıp daha iyi sonuçlar elde edildiği görüldükten sonra, hedef takip sisteminin en önemli adımı olan hedef tespit kısmı tamamlanmıştır. Hedef tespiti yapıldıktan sonra önemli olan çerçeveler arası geçişlerde bu hedefi başarılı bir şekilde takip etmek ve hedef ile ilgili anlık olarak bilgi alınamadığında hedefe ilişkin bilgileri tutarak hedef kısa süre içerisinde tekrar gözüktüğünde hedefi kaldığı yerden takip edebilmektir. Bu sebeple hedef takip sistemi için Blob analizi ve Kalman filtresi kullanılarak hedef takibinin sağlanması amaçlanmıştır. Blob analizi kullanarak çerçeveler arası geçişlerde, hedefe ait çıkartılan ön plan dışında, görüntüde küçük boyutlarda oluşabilen gürültülere ait ön planların değerlendirmeye alınmaması sağlanmıştır. Böylece Blob analizi sadece hedefe ait ön planları diktörtgen içerisine alarak hedef takip sisteminin önemli bir kısmını oluşturmuştur. Hedef takip işlemi yapılırken gürültü, görüntüdeki hızlı değişim gibi nedenlerden dolayı hedef anlık olarak tespit edilemediğinde takibe devam etmek için Kalman filtresi kullanılmıştır. Böylece hedef tekrar tespit edildiğinde takibe devam edilebilmektedir.“Singapore Maritime Dataset”adlı kaynakta, Singapur denizlerinde Canon EF 70-300mm f/4-5.6 IS USM kamera kullanılarak 480x856 çözünürlükte elde edilen RGB görüntüler ile MATLAB üzerinde yapılan çalışmada hedef takibinin sağlandığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
With the fixed camera mounted on the beach, it is necessary to make a successful target detection for the moving target tracking system in the maritime surveillance. For this reason, at the research made for taget detection, it is seen that the best method that can be used for the sea, which is a dynamic environment due to the factors such as wave foam, wave, water, wake, weather, sunlight reflected on the sea, etc., is the background method. The background extraction method is used to determine objects in images by classifying whether pixels are foreground or background by making a comparison between a background model created in images and instant frames. When we examine the best results obtained using the background extraction method, it was found that the ViBE algorithm made for motion detection was suitable. However, it has been observed that sometimes there are erroneous evaluations in the foreground and background classification when we run the ViBE algorithm on maritime surveillance, there may be noise in the image, and the target may have a foreground which includes a small part of the target but not the whole. Before designing the moving target tracking system, in order to handle these conditions, some developments have been made on the algorithm and appropriate results have been obtained. After receiving satisfactory results in the ViBE algorithm that we developed and comparing the results with the numerical values in the studies we have reviewed in the literature, the target detection part, the most important step of the target tracking system, was completed. After detecting target, it is important to track this target successfully in the transition between the frames. Moreover, sometimes the target-related detections are lost momentarily, in such cases important thing is being able to track the target from where it is left when the target reappears within a short period of time by keeping the information related to the target. For this reason, it is aimed to provide target tracking by using Blob analysis and Kalman filter for target tracking system. Using Blob analysis, it was ensured that the foreground of the noise which may occur in small dimensions outside the target foreground in the transitions between the frames is not taken into consideration. Thus, Blob analysis formed a significant part of the target tracking system by taking the foregrounds of only the target into the rectangle. When the target could not be detected instantly due to the reasons such as noise, rapid change in image during the target tracking process, the Kalman filter is used to continue for tracking target. Thus, when the target is detected again, the tracking is continued. In the study conducted in MATLAB with the RGB images obtained at 480x856 resolution using the Canon EF 70-300mm f/4-5.6 IS USM camera in the Singapore seas, at the source named“Singapore Maritime Dataset”, it was found that the target tracking was achieved.
Benzer Tezler
- Guidance, navigation and control of an autonomous underwater vehicle
Otonom bir su altı aracının güdüm, seyrüsefer ve kontrolü
MEHMET AVİNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- Multi-quadcopter salvo attack system with impact time and angle control guidance algorithm based on polynomial trajectory and artificial intelligence
Yapay zeka ve polinom fonksiyonlu yörünge temelli etki zamanı ve açısı kontrollü güdüm algoritmasıyla çoklu dört pervaneli helikopter salvo saldırı sistemi
FURKAN GÖKTUĞ AKBALIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR
- Optokinetik nistagmus sistemi tasarımı
Design of an optokinetic nystagmus system
DAĞHAN SİNAN ARDIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
BiyomühendislikBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN EROĞUL
- Çok fonksiyonlu radarlar için yeni bir radar kaynak yönetimi yaklaşımı
A new radar resource management approach for multifuntion radars
MUTLU ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
- A deep learning based framework for identification of ship types using optical satellite images
Optik uydu görüntüleri kullanarak gemi tiplerinin imliklendirilmesi için derin öğrenme tabanlı yöntem
SERDAR KIZILKAYA
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL