Embedded computer vision system for retail industry
Perakende endüstrisi için bilgisayarlı görü sistemi
- Tez No: 760162
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM ÜNSALAN, PROF. DR. SERKAN TOPALOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Akıllı perakende mağazaları hayatımızın bir gerçeği haline gelmektedir. Böylesine karmaşık ve otomatik bir işlemi gerçekleştirmek için bilgisayarlı görme ve sensör tabanlı sistemler birlikte çalışmaktadır. Ayrıca perakende sektörü, gömülü sistemler üzerinde örüntü tanıma ve bilgisayarlı görme yöntemleri yardımıyla çözülebilecek birçok zorlu probleme sahiptir. Bu problemlerden en önemli olan iki tanesi, rafta ürünün stoğunun bitmesi (ürün yok satma) ve planogram uyumsuzluğunun kontrolüdür. Bu tezde, bu sorunları çözmek için yeni yöntemler önerilmiştir. İlk olarak, ürün yok satma problemi için, raf kontrol operasyonu bir değişiklik tespiti olarak formulize edilmiştir. Perakende mağazalarındaki kısıtlamalar nedeniyle, sistem, gömülü kameralara sahip ultra düşük ve düşük güçlü mikroişlemcilerle oluşturulmuştur. Literatürdeki değişiklik tespit yöntemleri stok kontrolü yapamk için mikroişlemciler üzerinde çalışacak şekilde uyarlanmış ve kullanılmıştır. Önerilen tüm değişiklik tespit yöntemleri kendi özel veri kümemizde test edilmiş, ve fiyat, algılama performansı ve pil ömrüyle ilgili sonuçları özetlenmiştir. İkinci olarak, planogram uyumluluk kontrolü problemi için nesne tespiti, planogram kontrolü ve odaklı ve yinelemeli arama adımlarına dayalı bir yöntem önerilmiştir. Nesne tespiti adımı, yerel öznitelil çıkarma ve örtük şekil modeli oluşturma yöntemlerinden, ve planogram kontrol adımı, değiştirilmiş Needleman-Wunsch algoritması aracılığıyla dizi hizalama yönteminden oluşturulmuştur. Odaklanmış ve yinelemeli arama adımı ise, önceki iki adımın performansını iyileştirmek için kullanılmıştır. Bu üç adım iki farklı veri kümesi üzerinde test edilmiş ve önerilen yöntemin güçlü ve zayıf yönleri ile birlikte temel bulgular özetlenmiştir. Ek olarak önerilen raf kontrol sistemlerinin perakende mağazalarında kablosuz olarak çalışabilmesi için kablosuz modül, fotovoltaik hücre, şarj edilebilir pil, güç yönetim modülü ve PIR sensörlü bir donanım platformu önerilmiştir. Sistemin tüm uygulama detayları ve test sonuçları hem yazılım hem de donanım açısından sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Smart retail stores are becoming a fact of our lives. Several computer vision and sensor-based systems work together to achieve such a complex and automated operation. Besides, the retail sector already has several open and challenging problems which can be solved with the help of pattern recognition and computer vision methods on embedded systems. Two important problems to be tackled are the stock-out (out-of-stock) and planogram compliance control. In this thesis, we propose novel methods to solve these problems. First, we frame the shelf control operation as change detection for the stock-out problem. Due to the constraints in retail stores, systems with ultra-low and low-power microprocessors with embedded cameras are formed. The change detection methods in the literature are adapted and used to work on microprocessors. We tested all the proposed change detection methods on our custom dataset and summarized the key findings regarding price, detection performance, and battery life. Second, we proposed a method based on object detection, planogram compliance control, and focused and iterative search steps for the planogram compliance control problem. Local feature extraction and implicit shape model formation form the object detection step. The planogram compliance control step is formed by sequence alignment via the modified Needleman-Wunsch algorithm. The focused and iterative search step aims to improve the performance of the object detection and planogram compliance control steps. We tested all three steps on two different datasets and summarized the key findings as well as the strengths and weaknesses of the proposed method. Additionally, a hardware platform with a wireless module, photovoltaic cell, rechargeable battery, power management module, and PIR sensor is proposed such that the proposed shelf control systems can work wirelessly in retail stores. The implementation details of the system and test results are provided both from a software and hardware perspective.
Benzer Tezler
- Mikro hava araçlarının bilinmeyen ortamlarda görüntü temelli kontrolü
Vision based control of micro air vehicles in unknown environments
CİHAT BORA YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Development of an indoor navigation and automatic measurement system for construction sites
Başlık çevirisi yok
ERAY VARYETER
- Computer vision algorithms for mobile camera applications
Başlık çevirisi yok
KORAY ÖZCAN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSyracuse UniversityDr. SENEM VELİPAŞALAR
- Tarımsal uygulamalar için derin öğrenme temelli uç sistem modellerinin geliştirilmesi ve optimizasyonu
Development and optimization of deep learning based edge system models for agricultural applications
DORUK SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- İnsansız kara araçları için LIDAR teknolojisi kullanılarak 3d ortam haritalama sistemi
A 3d environment mapping system for unmanned ground vehicles using LIDAR technology
ALİ TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY YİĞİT