Geri Dön

Gözetim videolarında anomali tespit yöntemlerinin karşılaştırmalı bir değerlendirmesi

A comparative evaluation of anomaly detection methods for surveillance videos

PDF İndir

  1. Tez No: 758801
  2. Yazar: CEM ÇETİNKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Kameralar ile oluşturulan veriler çeşitli sebepler ile analize ihtiyaç duymaktadır. Bunlardan en önemlisi güvenlik sebebidir. Videolarda gerçekleşen istenmeyen ve nadir durumda olan olaylar anomali olarak nitelendirilir. Videolarda anomalilerin tespiti için son yıllarda oldukça fazla yöntem ve yaklaşım önerilmiştir. Çalışmaların çoğu doğruluk bazında yapılmış olsa da, uygulanabilirlik de önem arz etmektedir. Karmaşık mimariler ile mükemmele yakın doğrulukta performans elde etmek mümkün iken, ilgili mimarilerin karmaşıklığı arttıkça bellek ve işlem gücü ihtiyacı da artmaktadır. Bu durum gerçek hayatta uygulanabilirliğini azaltmaktadır. Bu çalışmanın amacı, görece olarak daha basit, literatürde sıkça kullanılan otokodlayıcı tabanlı mimariler ile iki yaklaşımın incelenmesidir. Bu yaklaşımlar ham veri yaklaşımı ve optik akış yaklaşımıdır. Ham veri yaklaşımında görüntü verileri direkt olarak eğitim ağına alınarak, görüntülerin uzay-zamansal öznitelikleri ile anomali tespiti yapılmaktadır. Optik akış yaklaşımında ise iki video karesi arasındaki değişimden optik akış özniteliği hesaplanarak mimariye girdi olarak alınmaktadır. Böylece hareket bazlı anomali tespiti yapılmaktadır. Çalışma üç farklı veri setinde ve üç farklı mimari ile test edilen iki yaklaşımdan hangisinin daha iyi olduğu sorusuna cevap aramaktadır.

Özet (Çeviri)

The data generated by the camera needs to be analyzed for various reasons. The most important of these is for security reasons. Undesirable and rare events that occurs in videos are considered an anomaly. In recent years, many methods and approaches have been proposed for the detection of anomalies in videos. Although most of these studies have been done on the basis of accuracy, applicability is also important. While it is possible to achieve near-perfect accuracy with complex architectures, the need for memory and processing power increases as the complexity of the related architectures increases. This situation reduces its applicability in real life. Main goal of this study is to review the relatively simple autoencoder-based architectures and two approaches that are frequently used in the literature. These approaches are the raw data approach and the optical flow approach. In the raw data approach, video image data directly imported into the training network and anomaly detection is performed with the spatio-temporal features of the images. In the optical flow approach, the optical flow attribute is calculated from the change between two video frames and taken as an input to the architecture. Thus, motion-based anomaly detection is performed. This study seeks to answer the question of which of the two appraches is better, tested on three different datasets and with three different architectures.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    695839

    Temporal anomaly localization

    Videoda zamansal anomal yerelleştirme

    HALİL İBRAHİM ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN

  2. Tez No

    498115

    Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video

    Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi

    ERDEM ONUR ÖZYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  3. Tez No

    761887

    Video surveillance and ERP-based BCIs as anomaly detection: New methods and dataset

    Anomali tespiti olarak video gözetimi ve olay ilgili potansiyel tabanlı BBA: yYeni yöntemler ve veri seti

    MEHMET YAĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÖZKAN

  4. Tez No

    246594

    A scenario-based query processing framework for video surveillance

    Gözetim videoları için senaryo tabanlı sorgulama çatısı

    EDİZ ŞAYKOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. UĞUR GÜDÜKBAY

  5. Tez No

    488177

    Gözetim videolarının periyodik tekrar bilgileri kullanılarak özetlenmesi

    Summarization of surveillance videos by using periodic recurrence information

    OKAN ÇANDIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

Geri Dön