Ağ kaynaklarını verimli kullanan bir video gözetleme sistem mimarisi
A video surveillance system architecture that uses network resources efficiently
- Tez No: 674907
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜGE SAYIT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Son yıllarda video kameraların gelişmesi ve maliyetlerinin azalmasıyla birlikte, video gözetleme sistemleri oldukça yaygın kullanılmaya başlamıştır. Okul, hastane gibi çeşitli kamusal alanlarda, özel mülklerde ve askeri alanlarda çeşitli amaçlarla video gözetleme sistemlerinden yararlanılmaktadır. Bu sistemlerin izlenim ve kontrolünün otomatik olarak yapılması, sistemden amaca yönelik alınan verimi artırmakta, hata ve maliyetleri en aza indirmektedir. Bu tez kapsamında bir video gözetleme sistemi geliştirilirken, ağ kaynağı kullanımını optimize edebilmek amacıyla bir otokontrol mekanizması kullanılmıştır. Bu otokontrol mekanizması sayesinde sistem kendi yanlışlarını tahmin edebilmekte ve bu yanlışların oranına göre video kalitesi ile gözetleme işleminin periyodunu ayarlayabilmektedir. Sistemde nesne tanıma işlemi için YOLOv3 ağ modeli kullanılmıştır. Nesne takip işlemi için ise öklid uzaklığı formülünden yararlanılmıştır. Çalışma kapsamında önerilen sistemin nesne tanıma başarıları hesaplanmış ve otokontrol mekanizması olmaksızın elde edilen sonuçlar ile önerilen sistemin deneysel sonuçları karşılaştırılmıştır. Önerilen sistemin, ağ kaynağı kullanımı ve başarı oranları bakımından optimal sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
With the development of video cameras and the decrease in costs in recent years, video surveillance systems have started to be used widely. Video surveillance systems are used for various purposes in various public places such as schools, hospitals, private properties and military areas. Automatic monitoring and control of these systems increases the efficiency of the system for the purpose and minimizes errors and costs. While developing a video surveillance system within the scope of this thesis, an auto-control mechanism has been used in order to optimize network resource usage. Thanks to this auto-control mechanism, the system can predict its own mistakes and adjust the video quality and the period of the surveillance process according to the rate of these mistakes. The YOLOv3 network model is used for object recognition in the system. The Euclidean distance formula was used for object tracking. Within the scope of the study, the object recognition success of the proposed system was calculated and the results obtained without the auto-control mechanism were compared with the experimental results of the proposed system. It has been observed that the proposed system gives optimal results in terms of network resource usage and success rates.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Ortak hedefli röleli telsiz iletişim sistemlerinde bit ve enerji verimliliği analizi
Goodput and energy efficiency analysis for wireless relayed communication systems with common destination
SİNAN ATAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ
- Personalized quality of experience (QOE) management using data driven architecture in 5g wireless networks
5g kablosuz ağlarda veri dayalı mimari kullanarak kişiselleştirilmiş deneyim kalitesi (QOE) yönetimi
ZAHRAA QASIM ABED AL-EZZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Advanced mobility robustness optimization techniques in mobile heterogeneous networks with the inclusion of 5G
5G dahil mobil heterojen ağlarda gelişmiş mobilite sağlamlık optimizasyon tekniği
WAHEEB SALIM ABDULRAB TASHAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Yatay eksenli sualtı akıntı türbinlerinde kavitasyon olgusunun deneysel ve lineer olmayan sayısal yöntemler ile incelenmesi
Investigation of cavitation phenomenon in horizontal axis marine current turbine by experimental and nonlinear numerical methods
MEHMET SALİH KARAALİOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR BAL