Real-time visual target identification and tracking via unmanned ground vehicle (UGV)
İnsansız yer aracı (UGV) üzerinden gerçek zaman görsel hedef belirleme ve izleme
- Tez No: 798185
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Vizyon tabanlı Otonom Robotlar alanı, yapay zeka geliştirme devrimine göre hızla popüler hale gelmektedir. Önerilen sistem, insansız zemin aracı görüş tabanlı göre hedef takipi robotu prototipinden oluşmamaktadır. Hedef takipi, gerçek hayat sorunlarında yararlıdır, yardım ve güvenlik alanları gibi. UGV sisteminin nesne algılama aşaması, önceden oluşturulmuş bir derin öğrenme nesne algılama modeline dayanarak yapıldı. YOLOv3-tiny, orijinal YOLO modellerine ve diğer karmaşık derin öğrenme ağlarına kıyasla hafif bir hesaplamalı versiyonu olan nesneleri tespit olduğu için kullanıldı. Takip edilecek nesne yalnızca insan olarak belirtilirde. Hedef takipi algoritması, İlgi çeken Bölgesi ve akışın çerçeve katsayılarına sahip bir dizi matematiksel denkleme dayanmaktadır. Katsayılar, çerçevenin x eksenine ve y eksenine göre konumların değerlerini ifade edildi. Gecikmiş geri bildirim sorunu için basit bir matematiksel teknik kullanıldı. UGV'nin lokomotifi, algoritmadan motorlara yerel ağ bağlantısı üzerinden özel komutlar iletilmektedir. Çarpışmayı önlemek için ultrason tekniği kullanıldı. Robotik göz tabanlı yüz takipi bir alt sistemdir. Alt sistemde, Robotik göz tabanlı yüz takipi alt sistemindeki yüz algılama aşaması Harr-like kaskad kullanılarak uygulandıdır. hareket algoritması, pan / tilt ve servos araçlarını kullnan aletli trigonometri kurallarına dayanmaktadır. Performans ölçümü ve karşılaştırma için yenilikçi yöntemler izlenmektedir. Sonuçlar, özerk bir davranış, akıcı ve doğru takipi lokomotifi olduğunu göründü.
Özet (Çeviri)
Vision-based Autonomous Robots field is becoming rapidly popular, according to the artificial intelligence revolution. The proposed system is a composed Unmanned Ground Vehicle vision-based target tracking robot prototype. Target tracking is useful in multiple real-life issues such as the assistance and security fields. Acquitted visual input processing is applied through using OpenCV library. The object detection stage of UGV system, is done based on a pre-built deep learning object detection model. YOLOv3-tiny is used to detect objects, which is a light computation-cost version comparing to original YOLO models, and the other complex deep-learning networks. Object to track is specified to be a human only. The target tracking algorithm is based on a sequence of mathematical equations with Region of Interest and stream's frame coefficients. Coefficients refer to the values of locations according to x-axis and y-axis of the frame. A simple mathematical technique is used for the delayed feedback issue. The locomotion of UGV is based on transmitted commands from algorithm to the motors through local network connection. Ultra-sound technique is used for collision avoidance. Robotic eye-based face tracking is a subsystem. In the subsystem, the face detection stage in Robotic eye-based face tracking subsystem is done using Harr-like cascade. The locomotion algorithm is based on various trigonometry rules using pan/tilt and servos means. Innovative methods are followed for performance measurement and comparison. The results show, an autonomous behavior, streamlined and accurate locomotion of tracking.
Benzer Tezler
- Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme
Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking
FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Orta Karadeniz balıkçılığındaki bazı pelajik ve demersal balık türlerinin sagittal otolitlerinin morfometrik tanımlanması ve annulus oluşumunun görsel analizi
Morphometric description and visual analysis of the annulus formation in sagittal otoliths of some pelagic and demersal fish species in the Middle Black Sea region fishery
AYÇA YORAZ
Doktora
Türkçe
2015
BiyolojiOndokuz Mayıs ÜniversitesiHidrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYSUN GÜMÜŞ
- Gemiler için COLREG ile uyumlu otonom çatışmadan kaçınma çalışması
COLREG compatible autonomous ship collision avoidance study
HASAN UĞURLU
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ÇİÇEK
- Havacılıkta hareketli nesne veri tabanı uygulamaları
Moving object database applications at aviation
KONURALP KÜÇÜKÖDÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. PERİHAN PEHLİVANOĞLU