An efficient moving vehicle detection in traffic surveillance using machine learning technique
Makine öğrenimi tekniği kullanarak trafik gözetiminde etkin hareketli araç tespiti
- Tez No: 767880
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Araç takip sistemi, Makine öğrenmesi, Trafik denetimi, Yapay sinir ağları, Vehicle tracking system, Machine learning, Traffic control, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Araç tanımlama ve takibi, trafik izleme, malların zamanında teslim edilmesini sağlamak için nakliye aracının izlenmesi ve uzaktan (helikopter ve uydu kullanarak) araç takibi için çok önemlidir. Bir aracı temsil eden birçok özellik kullanılır. Bu özellikler görüntü işleme sırasında elde edilir. Bir video karesindeki belirli nesnelerin tanımlanması, aydınlatma koşulları ve beklenen nesnelerle örtüşen arka plan bilgileri nedeniyle bazen daha kolay ve çoğu zaman zordur. Hareketli nesne videoya kaydedilir. Kendi kendini süren otomobillerin ortaya çıkmasıyla birlikte, karayolu taşıtlarının doğru tespiti, bilgisayar görüşünde en önemli zorluktur. Bu çalışma, statik bir görüntü çerçevesi üzerinde bir araç algılama sistemi önermektedir. Önerilen yöntem, özellik ekstraksiyonu için Yönlendirilmiş Degradelerin Histogramını (HOG) ve sınıflandırma için doğrusal SVM, Sinir Ağı'nı kullanır. Çeşitli renk uzaylarının sınıflandırıcının performansı üzerindeki etkisini, HOG parametrelerinin etkileri üzerinde sağlam bir analizle birlikte inceliyoruz.
Özet (Çeviri)
Vehicle identification and tracking is very much important for traffic monitoring, tracking transportation vehicle to ensure delivery of goods in time and tracking vehicle from remote (using helicopter and using satellite). Many features are used represent a vehicle. These features are obtained during image processing. Identification of specific objects in a video frame is sometimes easier and many times difficult due to lighting conditions and background information overlapping with the expected objects. The moving object is recorded in video. With the advent of self-driving cars, accurate detection of on-road vehicles is a prime challenge in computer vision. This study proposes a vehicle detection system on a static image frame. The proposed method employs Histogram of Oriented Gradients (HOG) for feature extraction and linear SVM, Neural Network for classification. We study the influence of various color spaces on the performance of the classifier along with a robust analysis on the effects of the HOG parameters.
Benzer Tezler
- Savaş gemilerinde radar saçılma yüzeyi hesabı
Başlık çevirisi yok
SEVİLAY CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
- An automated robust vehicle detection and tracking system for low resolution traffic video sequences
Düşük çözünürlüklü trafik görüntü dizileri için otomatik gürbüz araç tanıma ve izleme sistemi
MEHMET KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Otomotiv sektöründe parça kontrolü için yapay zekâ destekli yazılım geliştirilmesi
Development of ai-supported software for part inspection in the automotive industry
ONUR ARDIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Haberleşme temelli tren kontrol sisteminde emniyetli fren modeli
Safe braking model in communication based train control system
CAN BERK GENÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Petri ağları yaklaşımı ile raylı sistemler anklaşman sistemlerinin PLC ile gerçeklenmesi ve simülasyonu
PLC application of railway interlocking systems with petri net approach and simulation
OZAN CAN BEHMERANREZAİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU