Lıdar-kamera sensör füzyonu ile çoklu hedef konumlandırılması
Multiple target localization with lidar-camera sensor fusion
- Tez No: 868896
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BENLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- A sensor fusion approach for autonomous driving
Otonom sürüş için sensör birleştirme yaklaşımı
BEKİR EREN ÇALDIRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANKUT ACARMAN
- Kapalı ortamlarda yerelleştirme ve haritalama için sensör füzyonu
Sensor fusion for gps denied environment for localization and mapping
HÜSEYİN BURAK KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- İleri sürücü destek sistemleri için bir fonksiyonel güvenlik uygulaması
A functional safety methodology for advanced driver assistance systems
EBRU ÇAĞLAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT