Geri Dön

Lıdar-kamera sensör füzyonu ile çoklu hedef konumlandırılması

Multiple target localization with lidar-camera sensor fusion

  1. Tez No: 868896
  2. Yazar: GÖKÇE SENA HOCAOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BENLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Çoklu hedef tespiti ve hedeflerin konumlandırılma işlemi, endüstriyel, savunma sanayisi, sağlık hizmetleri vb. birçok alanda kritik bir öneme sahiptir. Başta otonom navigasyon ve sürüş, robotik ve bilgisayarla görüş, güvenlik sistemleri ve endüstriyel otomasyon olmak üzere birçok sistemde var olan birden fazla hedef veya objelerin yüksek doğrulukla tespiti ve hassas şekilde konumlandırılması önem arz etmektedir. Çalışma kapsamında birden fazla hedefin tespiti ve eş zamanlı olarak konumlandırılması amaçlanmaktadır. Çoklu hedeflerin eş zamanlı olarak tespiti için yapay sinir ağı kullanılmıştır. Tespiti yapılan hedeflerin 2B ve 3B olarak konumlandırılması için farklı sensörlerin verilerinden yararlanılmıştır. 3B konumlandırma işleminde tek bir sensör verisinden yararlanılırken 2B konumlandırma işleminde iki sensörün füzyonu ile konumlandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Kullanılan sensörlerden elde edilen veriler benzer yöntemlerle işlenmiş ve elde edilen sonuçlar birbirleriyle ve gerçek değerlerle karşılaştırılarak doğrulukları ve hassasiyetleri değerlendirilmiştir. Sensörlerle ve önerilen yöntemlerle gerçek zamanlı olarak çalışılmıştır. Sensör verilerinin önerilen yöntemler ile işlenmesi sonucu çoklu hedeflerin tespiti ve konumlandırılması işleminin gerçek değerlere yakın sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The ability to detect and position multiple targets is a crucial aspect of numerous fields, including industry, defence, healthcare, and more. In many systems, it is essential to accurately identify and locate multiple targets with high precision, particularly in autonomous navigation and driving, robotics and computer vision, security systems, and industrial automation. This study aims to develop a method for detecting and simultaneously positioning multiple targets. An artificial neural network is employed to achieve simultaneous detection of multiple targets. The data from different sensors is used for the 2D and 3D positioning of the detected targets. In the 3D positioning process, a single sensor data was used, while in the 2D positioning process, positioning was performed by fusion of two sensors. The data obtained from the sensors used were processed with similar methods, and the results obtained were compared with each other and with real values. The sensors and the proposed methods have been studied in real time. The processing of sensor data using the proposed methods yielded results that were found to be in close proximity to the actual values when it came to the detection and positioning of multiple targets.

Benzer Tezler

  1. Design, implementation and comparison ofsensor fusion methods for object detection and trackingbased on multiple 3D lidar sensors

    Çoklu 3D lidar sensörleri üzerindenesne algılama ve takibi için sensör füzyon yöntemlerinintasarımı, uygulaması ve karşılaştırılması

    ELİF AKSU TAŞDELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  2. A sensor fusion approach for autonomous driving

    Otonom sürüş için sensör birleştirme yaklaşımı

    BEKİR EREN ÇALDIRAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANKUT ACARMAN

  3. Kapalı ortamlarda yerelleştirme ve haritalama için sensör füzyonu

    Sensor fusion for gps denied environment for localization and mapping

    HÜSEYİN BURAK KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. İleri sürücü destek sistemleri için bir fonksiyonel güvenlik uygulaması

    A functional safety methodology for advanced driver assistance systems

    EBRU ÇAĞLAYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN

  5. Sensor fusion of a camera and 2D LIDAR for lane detection and tracking

    Şerit tespiti ve takibi için kamera ve 2D LIDAR sensör füzyonu

    YASİN YENİAYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT