Implementation of target tracking methods on images taken from uav (Unmanned Aerial Vehicles)
İnsansız Hava Araçlarından (İHA) alinan görüntülerde hedef takip yöntemlerinin uygulanmasi
- Tez No: 606692
- Danışmanlar: PROF. DR. ULUS ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Bu tezde, insansız hava aracı (İHA) üzerinde bulunan kamera ile elde edilen görüntülere görüntü işleme ve derin öğrenme metotları uygulanarak bir yazılım geliştirilmiş, temel trafik nesnelerinin saptanarak sınır kutuları içerisine yerleştirilerek, etiketlenmesi ve güven puanlamaları yüzde olarak hesaplanarak İHA kullanıcıları için gelişmiş bir görüş sistemi kazandırılmıştır. Profesyonel alanda kullanılan İHA'ların üstlendikleri görevleri tamamlamaları için görüş sistemi önemli bir yere sahiptir ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak görüş sistemi içerisinde hedeflenen nesneler saptanabilir. Bu çalışmada nesnelerin saptanması işlemi için Faster-R CNN ve YOLOv2 modelleri kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Öğrenmenin gerçekleşmesi için Microsoft-COCO veri setine ait önceden eğitimli verileri ve özgün şekilde hazırlamış olduğumuz veri seti kullanılmıştır. İnsan, araba ve motorsiklet olmak üzere 3 adet sınıf belirlenmiş ve İHA ile elde edilen görüntüler üzerinde saptamaları başarılı şekilde gerçekleştirilmiştir. Metotlar ve sonuçlar performans ve isabetlilik oranlarına göre hem önceden eğitilmiş veriler üzerinde, hemde özgün şekilde hazırlanmış veri seti ile eğitilerek karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a software has been developed by applying image processing, and deep learning methods to the images obtained with the camera on an unmanned aerial vehicle (UAV). Basic traffic objects are detected, placed in boundary boxes, labeled, and their confidence ratings are calculated as a percentage to provide an improved vision system for UAV users. The vision system has an important role in the professional field of UAVs to accomplish their tasks, and the target objects can be detected within the vision system by using Artificial Neural Networks (ANN). In this study, Faster-R CNN and YOLOv2 models were used, and compared for object detection. The Microsoft-COCO pre-trained data set is used for the training, and a new data set which is prepared with the images taken from UAV. Classes are person, car, and motorcycle. The objects were detected successfully. The methods and results were compared according to the performance and accuracy ratios both on the pre-trained data and on the data set prepared on the images taken from UAV.
Benzer Tezler
- Pan-tilt kameralar için arka plan modellemenin donanımda gerçekleştirilmesi
Hardware implementation of background modelling for pan-tilt cameras
ALPEREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Hareketli bir nesnenin hareketli kamera ile gerçek zamanlı takibi
Moving an object real-time traking moving camera
SULTAN SÜLEYMAN KADIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. H. İBRAHİM OKUMUŞ
- Hata türü ve etki analizi
Failure mode and effect analysis
AHMET YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT DİNÇMEN
- Comparison of different methods for lung immobilization through an animal model study
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARACA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyomühendislikPolitecnico di MilanoPROF. DR. ANDREA ALİVERTİ
PROF. DR. ANTONELLA LO MOURA
- Sayısal görüntü işleme ile etkili nesne takip metodlarının geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of effective object tracking methods using digital image processing
İSA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
MatematikGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ