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: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Aeronautical Engineering, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Hedef izleme algoritmaları, Target tracking algorithms
  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: Belirtilmemiş.

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. İsaretçi takibi ile PnP tabanlı 6DoF poz tahminive CFD simülasyon karşılaştırması

    PnP-based 6DoF pose estimation with marker trackingand CFD simulation comparison

    YUSUF DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  2. Domain adaptive visual inertial global localization in GNSS-denied environments

    GNSS olmayan ortamlarda görüntü uyarlamalı görsel-ataletsal küresel konum belirleme

    ABDÜLBAKİ ŞANLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  3. Uzaktan çok kaynaklı ölçümler yoluyla varlık verilerinin güvenilirliği

    Uzaktan çok kaynakli ölçümler yoluyla varlik veri̇leri̇ni̇n güveni̇li̇rli̇ği̇

    SALİHCAN KARAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR

  4. 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

  5. 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