Görsel odometride doğruluk ve verimliliğin artırılması ve yeni bir metrikle performans analizi
Improving accuracy and efficiency in visual odometry and performance analysis with a new metric
- Tez No: 962206
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 221
Özet
Görsel odometri, hareketli bir platformun yalnızca kamera görüntülerinden yararlanarak zaman içinde konum ve yönelimini tahmin etmesini sağlayan temel bir görsel algı yöntemidir. Otonom araçlardan insansız hava araçlarına, robotik sistemlerden artırılmış gerçeklik uygulamalarına kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılan bu yöntem, konumlandırma ve navigasyonun kamera tabanlı olarak gerçekleştirilmesine olanak tanır. Ancak, değişken aydınlatma koşulları, hareketli nesneler, karmaşık sahne yapıları ve sınırlı işlem gücü gibi faktörler, görsel odometri sistemlerinin doğruluk ve verimlilik açısından performansını olumsuz etkileyebilmektedir. Bu tez çalışmasında, görsel odometri sistemlerinin doğruluk, işlem performansı ve çevresel dayanıklılığını artırmaya yönelik üç temel katkı sunulmaktadır. İlk olarak, farklı aydınlatma koşullarında sistem kararlılığını güçlendirmek amacıyla kontrast uyarlamalı blok tabanlı bir görüntü önişleme yöntemi geliştirilmiştir. Sahneyi yerel bloklara ayırarak düşük kontrastlı bölgelerde daha ayırt edici ve güvenilir öznitelikler elde edilmesini sağlayan bu yöntem, stereo görüntüler üzerinde test edilmiş ve izleme başarısında kayda değer iyileşmeler sağlamıştır. İkinci katkı, doğruluk ve işlem süresini birlikte değerlendiren yeni bir performans metriği olan PEER'dir. Z-skor ve Min-Max normalizasyon tekniklerine dayanan bu metrik, çok kriterli karşılaştırmalarda dengeli ve nesnel bir değerlendirme çerçevesi sunmakta, farklı algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini bütüncül bir yaklaşımla ortaya koymaktadır. Üçüncü katkı ise döngü kapanış sürecinin verimliliğini artıran dönüş tabanlı ön filtreleme algoritmasıdır. Net yön değişimlerinden hareketle yalnızca belirgin dönüş bölgelerinin döngü kapanışı adayı olarak seçilmesini sağlayan bu yöntem, gereksiz adayların elenmesiyle işlem yükünü önemli ölçüde azaltmaktadır. Sonuçlar, önerilen yöntemlerin düşük ışıkta kararlı öznitelik çıkarımı, çok kriterli değerlendirme başarısı ve döngü kapanışında hem hız hem de doğruluk açısından anlamlı iyileştirmeler sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Visual odometry is a fundamental visual perception method that enables a moving platform to estimate its position and orientation over time using only camera images. Widely used in applications ranging from autonomous vehicles and unmanned aerial systems to robotic platforms and augmented reality, it allows localization and navigation to be achieved purely through vision-based sensing. However, factors such as varying illumination, moving objects, complex scene structures, and limited computational resources can negatively affect the accuracy and efficiency of visual odometry systems. This dissertation presents three main contributions aimed at improving the accuracy, computational performance, and environmental robustness of visual odometry systems. The first contribution is a contrast-adaptive block-based image preprocessing method designed to enhance system stability under different lighting conditions. By dividing the scene into local blocks, the method enables the extraction of more distinctive and reliable features in low-contrast regions. Experimental evaluations on stereo imagery have demonstrated notable improvements in tracking performance. The second contribution is PEER, a novel performance evaluation metric that jointly considers both accuracy and execution time. Based on Z-score and Min-Max normalization techniques, PEER offers a balanced and objective framework for multi-criteria comparisons, providing a comprehensive view of the strengths and weaknesses of different algorithms. The third contribution is a turn-based pre-filtering algorithm that improves the efficiency of the loop closure process. By identifying significant turning regions through net angular change analysis and selecting only those as loop closure candidates, the algorithm effectively reduces computational load by eliminating unnecessary candidates. The results confirm that the proposed methods deliver substantial improvements in stable feature extraction under low-light conditions, balanced multi-criteria evaluation performance, and both speed and accuracy in loop closure detection.
Benzer Tezler
- Estimation of position and orientation with visual odometry for ground vehicles
Kara araçları için görsel odometri yöntemi ile pozisyon ve duruş tahmini
BURAK ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Advanced visual odometry and depth estimation techniques for unmanned aerial systems (UAS) in U-Space environments
İnsansız hava araçları (İHA) için gelişmiş görsel odometri ve derinlik tahmin teknikleri U-Space ortamlarında
SEYED ERFAN SEYED ROGHANI
Doktora
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. EMRE KOYUNCU
- Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments
GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma
ÖMER SEFA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN YILDIZ
- Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight
Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş
ARSLAN ARTYKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Ai-based visual odometry implementation on an embedded system
Yapay zeka tabanlı görsel odometrinin gömülü bir sistemde gerçeklemesi
OĞUZHAN BÜYÜKSOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ