FPGA üzerinde hareketli nesnelerin tespiti ve takibi
Moving objects detection and tracking on FPGA
- Tez No: 941297
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Hareketli nesnelerin tespiti ve takibi özellikle toplumsal ve askeri alanlardaki uygulamalarda önemli bir çalışma alanıdır. Bu alandaki çalışmalar birden fazla nesnenin tespiti, değişen hava koşulları, aydınlanma seviyesindeki değişkenlik ve arka plan değişimleri kaynaklı zorlukların çözümü üzerinde yoğunlaşmakta olup kullanılan yöntemler farklı performanslar sergileyebilmektedir. Hareketli nesne tespitinde çerçeve farkı, arka plan çıkarımı ve optik akış en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Çerçeve farkı yöntemi, sabit kameralarla elde edilen görüntülerde başarılı sonuçlar vermekle beraber dinamik çevre koşullarında ve ışık değişikliklerinde performansı düşmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek için önerilen arka plan çıkarımı yöntemi bir arka plan modeli oluşturarak hareketli nesneleri tespite çalışır ancak zorlukların dinamik olması oluşturulan arka plan modelinin de başarımını sınırlandırmaktadır. Literatürde arka plan çıkarımı yönteminin tespit başarımını etkileyen bu durumun giderilmesi amacıyla, arka plan modelinin her yeni görüntüde güncellenmesi yaklaşımı önerilmiştir. Bu çalışmada, sabit kameralardan alınan görüntülerdeki hareketli nesnelerin tespiti için arka plan çıkarım yöntemi, arka plan modeli güncelleme işleminde bir dinamik aralık parametresi kullanılarak iyileştirilmeye çalışılmış, bu amaçla algoritmanın farklı versiyonları oluşturularak denenmiş ve elde edilen sonuçlar çerçeve farkı ve optik akış yöntemlerinin sonuçları ile karşılaştırılarak performansı değerlendirilmiştir. FLIR ADAS veri setindeki değişken aydınlatma koşulları ve farklı ortam koşullarına karşı geliştirilen iyileştirmeler, tespit performansını artırmış ve hareketli nesnelerin daha doğru bir şekilde izlenmesini sağlamıştır. FPGA üzerinde gerçekleştirilen donanımsal uygulama ile algoritmaların kaynak kullanımı incelenmiş ve karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Özellikle, donanım üzerinde gerçekleştirilen güncellenen arka plan çıkarımı (medyan süzgeci) ve CLG optik akış algoritmalarına ait performans analizleri, yazılım ve donanım verimliliğini artırmaya yönelik gerçekleştirilen optimizasyonların etkinliğini ortaya koymuştur. Sonuç olarak, bu çalışma, hareketli termal kameralardan alınan görüntülerde nesnelerin tespiti ve takibi için önerilen arka plan çıkarımı ve optik akış yöntemlerinin, özellikle değişken çevre koşullarında yüksek doğruluk sağladığını ve FPGA üzerinde düşük kaynak kullanımıyla verimli sonuçlar elde edilebileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The detection and tracking of moving objects is an important area of study, especially in social and military applications. The studies in this field focus on the solution of difficulties caused by the multiple objects detection, changing weather conditions, illumination changes and dynamic background and the methods used can exhibit different performances. The frame difference, the background subtraction and the optical flow are the most commonly used methods in moving object detection. Although the frame difference method yields successful results in images obtained with fixed cameras, its performance decreases in dynamic environmental conditions and illumination changes. In order to overcome these difficulties, the proposed background subtraction method attempts to detect moving objects by creating a background model, however, the dynamic nature of these difficulties also limits the success of the created background model. In order to eliminate this situation, which affects the detection performance of the background subtraction method, the approach of updating the background model in each new image has been proposed in the literature. In this study, the background subtraction method for the detection of moving objects in images taken from fixed cameras is tried to be improved by using a dynamic range parameter in the background model update process, for this purpose, the different versions of the algorithm were tested and the obtained results were compared with the results of the frame difference and the optical flow methods and their performance were evaluated. The improvements made to address variable lighting conditions and different environmental factors in the FLIR ADAS dataset have enhanced detection performance and facilitated more accurate tracking of moving objects. The hardware implementation on FPGA has also been examined for resource usage, and comparative analyses have been performed. In particular, the performance evaluations of the hardware implemented updated background subtraction (median filter) and CLG optical flow algorithms have revealed the effectiveness of the optimizations performed to enhance both software and hardware efficiency. In conclusion, this study shows that the proposed background subtraction and optical flow methods for detecting and tracking objects in thermal image taken from moving camera, especially under varying environmental conditions provide high accuracy, and efficient results can be achieved with low resource usage on FPGA.
Benzer Tezler
- Antenna and frequency selective surface design for 3.1 GHZ detect and avoid radar system on unmanned aerial vehicle
İnsansız hava aracında 3.1 GHZ tespit ve kaçınma radar sistemi için anten ve frekans seçici yüzey tasarımı
MOHAMMAD HAROON AZAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA AKLEMAN YAPAR
DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞERİF SAVCI
- Görme tabanlı kalite kontrol için yüksek performanslı endüstriyel kamera ve akıllı tanıma sisteminin geliştirilmesi
Development of high performance industrial camera and intelligent recognition system for vision-based quality control
MEHMET BAYĞIN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
- MOSSE nesne takip algoritmasının yüksek seviye sentez yaklaşımı ile FPGA üzerinde gerçeklenmesi
Implementation of MOSSE object tracking algorithm on FPGA with high level synthesis approach
EMRE TUNÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANIL ÇELEBİ
- Development of application specific transport triggered processors for post-quantum cryptography algorithms
Post-kuantum kriptografi algoritmaları için uygulamaya özel taşıma tetiklemeli işlemcilerin geliştirilmesi
LATİF AKÇAY
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- An adaptive true motion estimation algorithm for frame rate up-conversion and its hardware design
Görüntü hızı artırımı için uyarlanır gerçek hareket tahmini algoritması ve donanım tasarımı
MERT ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER HAMZAOĞLU