Geri Dön

Farklı dedektörler ve tanımlayıcılar ile kamera tabanlı araç çarpışma süresinin hesaplanmasının performans değerlendirmesi

Performance evaluation of camera-based vehicle time to collision calculation with different detectors and descriptors

  1. Tez No: 747095
  2. Yazar: MEHMET ÖZBEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYSUN TAŞYAPI ÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Günümüzde otonom araç üretimi ve kullanma talebi giderek artmaktadır. Teknolojideki son gelişmeler nedeniyle bu araçların kaza önleme konusundaki yetenekleri de aynı oranda artmaktadır. Bu yeteneklerin doğruluğu insan hayatı söz konusu olduğu için oldukça önemlidir. Günümüz teknolojisinde TTC (Time to Collision) adı verilen çarpışma süresi hesabı iki farklı şekilde yapılabilmektedir. Bu yöntemden ilki lidar tabanlı hesaplamadır. Bu tez çalışmasında TTC, farklı dedektör ve tanımlayıcı kombinasyonları ile kamera tabanlı yöntem kullanılarak hesaplandı. Bu yöntemlerin artıları ve eksileri tartışıldı. Bu tez çalışmasının amacı, özellikle çeşitli kombinasyonların eşleştirilmesi için kullanılan yöntemler için doğruluğu yüksek bir performans ortaya koymaktır. Bu çalışmada, öndeki aracın gerçek zamanlı bir trafik senaryosundan alınan 10 görüntü kullanıldı. Dolayısıyla sonuçlar deneyseldir. Daha yüksek sayıdaki bir veri kümesi ile daha doğruluklu bir sistem elde edilebilir. Bu tez çalışması dedektörler için 7 yöntem ve tanımlayıcılar için 6 yöntem kullanıldı. Bu dedektörler ve tanımlayıcılar 42 farklı kombinasyonda kullanıldı. Sonuç analizi ise toplam anahtar nokta tespiti, toplam eşleşmeler, milisaniye cinsinden hesaplama süresi ve toplam eşleşmelerin toplam süreye bölünmesiyle elde edilen performans oranı gibi dört parametre kapsandı. Literatürde kullanılan ve referans çalışma olarak alınan çalışmalardan farklı olarak literatürdeki çalışmalar değişen ölçek, döndürme, yoğunluk değişimi ve afin dönüşüm gibi görüntü değişikliklerinin hepsinde başarılı olmayı amaçlamıştır. Bu tez çalışmasında ise incelenen ortamdaki görseller sadece ölçek ve yoğunluk değişimi içermektedir. Dolayısıyla literatürdeki en başarılı anahtar nokta ve tanımlayıcı kombinasyonu bu alanda farklılık göstermiştir.

Özet (Çeviri)

The demand for producing and using autonomous vehicle is increasing day by day. Due to the latest developments in technology, the ability of these vehicles to prevent accidents is increasing at the same rate. As a result of the accuracy of these abilities, it is very important because human life is in question. In today's technology, collision time calculation called TTC (Time to Collision) can be done in two different ways. The first of these methods is lidar-based computation. In this thesis, TTC will be calculated using camera-based method with different combinations of detectors and descriptors. The pros and cons of these methods will be discussed. The aim of this thesis work is to demonstrate rigorous performance, especially for the methods used for matching various combinations. In these experiments, 10 images taken from a real-time traffic scenario of the vehicle in front were used. This thesis includes seven methods for detectors and six methods for descriptors. These detectors and identifiers are used in 42 different combinations. The analysis includes four parameters such as total key point detection, total matches, total time in milliseconds, and performance ratio of total matches divided by total time. Unlike the studies used in the literature and taken as a reference study, the software algorithm used was changed and the combination determined as the most successful gave a more successful performance on vehicle models, unlike other images in the literature.

Benzer Tezler

  1. A comparative performance evaluation of scale invariant interest point detectors for infrared and visual images

    Boyuttan bağımsız öznitelik/özellik çıkarım detektörlerinin kızılötesi ve görünür bant resimleri için karşılaştırmalı performans değerlendirmesi

    ERDEM EMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN

  2. Akustik ve görsel özellikleri kullanarak müzik tür sınıflandırması uygulaması

    Musical genre classification application using both acoustic and visual features

    ALİ ÖZKAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  3. 107Ag çekirdeğinde enerji düzey ömürlerinin ölçülmesi

    Energy level lifetimes measurement in 107Ag nucleus

    İFFET ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN ERDURAN

  4. Küçük alan foton dozimetrisi ve Monte Carlo simülasyonu

    Small field photon dosimetry and Monte Carlo simulation

    SİNEM GÜNGÖR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyasyon OnkolojisiBalıkesir Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN TUNER

    PROF. DR. BAHAR DİRİCAN

  5. High dynamic range pixel architecture with smart light intensity decision unit

    Geniş dinamik aralıklı akıllı ışık yoğunluğu algılayıcılı piksel mimarisi

    MELİK YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR GÜRBÜZ