İç mekan görsel eş zamanlı haritalama ve konumlandırma senaryolarında dinamik anahtar kare optimizasyonu
Dynamic keyframe optimization in indoor visual simultaneous localization and mapping scenarios
- Tez No: 935508
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL BAYRAKTAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Anahtar kare seçimi, görsel eş zamanlı konumlandırma ve haritalama (vSLAM) sistemlerinde hayati bir rol oynar ve konumlandırma doğruluğu, hesaplama verimliliği ile 3B yeniden yapılandırma kalitesini önemli ölçüde etkiler. Geleneksel statik yöntemler, sabit eşiklere dayanır ve uygulanması kolay olsa da, gerçek dünya ortamlarının dinamik ve değişken yapılarına bazı senaryolarda uyum sağlamakta yetersiz kalır. Bu adaptasyon eksikliği, gereksiz anahtar karelerin hesaplama yükünü artırması veya yetersiz anahtar karelerin konumlandırma ve yeniden yapılandırma doğruluğunu düşürmesi gibi sorunlara yol açabilir. Ayrıca performans kaynaklarının mühim olduğu gerçek zamanlı uygulamalarda da bu gereksiz anahtar kare ekleme durumu büyük dezavantajlara sebebiyet verir. Bu sınırlamaları gidermek için, bu çalışma Eş Görünürlük Tabanlı Uyarlanabilir Dinamik Eşikleme(Co-Visibility-Based Adaptive Dynamic Thresholding, COVA) adı verilen, eş görünürlük oranlarına dayalı olarak anahtar kare seçimi eşiklerini dinamik olarak ayarlayan yenilikçi bir yaklaşımı tanıtmaktadır. COVA, eş görünürlük metriklerinden yararlanarak, kritik sahne detaylarını yakalarken gereksiz anahtar kareleri azaltarak anahtar kare seçimini optimize eder. Gelenekselstatik yöntemlerden veya diğer dinamik yaklaşımlardan farklı olarak, COVA, hareket, ışıklandırma ve sahne karmaşıklığındaki değişikliklere gerçek zamanlı olarak uyum sağlayarak daha sağlam bir performans sunar. TUM Mono veri seti üzerinde yapılan kapsamlı değerlendirmeler, COVA'nın etkinliğini kanıtlamaktadır. COVA, konumlandırma doğruluğunu %17-20 oranında artırırken, toplam anahtar kare sayısını %20-25 oranında azaltır ve ortalama kare hızını (FPS) %1,2-1,3 oranında yükseltir. Bu sonuçlar, COVA'nın yüksek kaliteli konumlandırma ve yeniden yapılandırmayı hesaplama verimliliğiyle dengeleme yeteneğini göstermektedir. Ayrıca, yöntem, sahne detaylarını koruyarak 3B yeniden yapılandırma kalitesini belirli ölçüde artırır ve bunu yüksek hesaplama yükü getirmeden başarır. COVA yönteminin basitliği ve verimliliği, özellikle performans ve hesaplama kaynaklarının kritik olduğu gerçek zamanlı SLAM uygulamaları için ideal bir çözüm sunmaktadır. Çevresel koşullara dinamik olarak uyum sağlayarak ve anahtar kare seçimini optimize ederek, COVA, modern SLAM sistemleri için doğruluk, verimlilik ve pratiklik arasındaki boşluğu kapatan sağlam ve ölçeklenebilir bir çözüm temsil etmektedir.
Özet (Çeviri)
Keyframe selection plays a vital role in visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) systems, significantly influencing localization accuracy, computational efficiency, and the quality of 3D reconstruction. Traditional static methods rely on fixed thresholds and, while easy to implement, often fail to adapt to the dynamic and variable structures of real-world environments in certain scenarios. This lack of adaptability can lead to issues such as increased computational load due to unnecessary keyframes or decreased localization and reconstruction accuracy caused by insufficient keyframes. Additionally, in real- time applications where performance resources are critical, the inclusion of unnecessary keyframes poses significant disadvantages. To address these limitations, this study introduces Co-Visibility-Based Adaptive Dynamic Thresholding (COVA), an innovative approach that dynamically adjusts keyframe selection thresholds based on co-visibility ratios. COVA leverages co- visibility metrics to optimize keyframe selection, capturing critical scene details while reducing redundant keyframes. Unlike traditional static methods or other dynamic approaches, COVA adapts in real-time to changes in motion, lighting, and scene complexity, delivering more robust performance. Comprehensive evaluations conducted on the TUM Mono dataset validate the effectiveness of COVA. The method improves localization accuracy by 17-20%, reduces the total number of keyframes by 20-25%, and increases the average frame per second (FPS) by 1.2-1.3%. These results demonstrate COVA's ability to balance high-quality localization and reconstruction with computational efficiency. Furthermore, the method enhances the quality of 3D reconstruction by preserving essential scene details, achieving superior results without imposing a high computational burden. The simplicity and efficiency of the COVA method make it an ideal solution for real-time SLAM applications, where performance and computational resources are critical. By dynamically adapting to environmental conditions and optimizing keyframe selection, COVA bridges the gap between accuracy, efficiency, and practicality, representing a robust and scalable solution for modern SLAM systems.
Benzer Tezler
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER