Geri Dön

Improving the state estimation accuracy of real-time vision based multiple target tracking algorithms with unequal dimension interactive multiple model estimator

Eşit olmayan boyutlu etkileşimli çoklu model kestirim yöntemi ile gerçek zamanlı görüntü tabanlı çoklu hedef takip algoritmalarının durum tahmini hassasiyetinin iyileştirilmesi

  1. Tez No: 811308
  2. Yazar: YAĞIZ KURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Havacılık Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 162

Özet

Bu çalışma ile, blokaj altında manevra yapan nesnelerin görüntü tabanlı çoklu nesne takibi algoritmalarındaki hareket tahmini performanslarını artırmak için bir yöntem sunulmaktadır. Mevcut derin öğrenme tabanlı Çoklu Nesne Takibi (ing. MOT) algoritmaları, blokaj altında kısa bir süre dahi olsa nesneleri takip etmekte başarılı olamamaktadırlar. Ölçüm mevcut olmadığı durumda ölçüm alınana kadar Kalman Filtresi'nin hareket modeli zaman adımı kadar ötelenmektedir veya ölçüm kaybolmadan önceki tahmin korunmaktadır. Her iki durumda da, blokaj altındaki süre içerisinde nesnenin manevra yapma veya hızlanma/yavaşlama vb. öngörülemez davranış sergileme ihtimali bulunmaktadır. Bu sebeple, ölçüm ulaştığı anda takip algoritması, izleri (ing. tracklets) başarılı bir şekilde ölçüm değerleri ile eşleyememektedir. Eşit Olmayan Boyutlu Etkileşimli Çoklu Modeller yaklaşımını kullanarak, kimlik (ing. ID) değişikliğine bağlı takip kaybı, mevcut takip algoritmalarında kullanılan basit sabit hız hareket modelinin kullanıldığı duruma kıyasla önemli ölçüde azaltılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study presents methodology for improving the vision-based multiple object motion estimation performance for the maneuvering objects in case of occlusion. Present deep learning-based visual MOT (Multiple Object Tracking) algorithms cannot track the objects when an occlusion exists even for a short period of time. When the measurement is not available, the prediction model propagates the Kalman Filter's motion model, or the tracker maintains the previous estimation until a measurement is received. In either case, during these periods, the object may maneuver or accelerate/decelerate so that the tracker cannot assign the tracklets successfully when the measurement is arrived. Using Unequal dimension Interactive Multiple Models (UDIMM) approach, track loss due to the ID switch is highly reduced compared to the simple constant velocity motion model used in the StrongSort multi-object tracker algorithm. For the concerns on real time computation on onboard aerial vehicles, lightweight object detector and MOT algorithms, YOLOv5 and StrongSort are implemented, respectively. Estimation and performance results of different filters are compared on simulation environment.

Benzer Tezler

  1. Elektrik enerji sistemlerinin tek merkezden yönetilmesi

    Centralized control of electrical power systems

    M.OLGU DİNÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NESRİN TARKAN

  2. Feature detection and matching towards augmented reality applications on mobile devices

    Taşınabilir elektronik cihazlarda arttırılmış gerçeklik uygulamalarına yönelik ilgi noktası algılama ve eşleme

    ERHAN GÜNDOĞDU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. AYDIN ALATAN

  3. Çalışma belleği ve negatif değerlikli duyguların EEG tabanlı kestirim sistemi

    EEG based working memory and negative emotional valence estimation system

    BORA CEBECİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  4. Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı

    Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles

    MUSTAFA MERT SERİNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  5. Vehicular visible light communication physical layer design based on measurement based channel statistics

    Başlık çevirisi yok

    GÖKHAN GÜRBİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN