Geri Dön

GPU-enabled real-time panoramic background subtraction

GPU kullanılarak gerçek zamanlı panoramik arkaplan çıkarma

  1. Tez No: 416488
  2. Yazar: SERDAR BÜYÜKSARAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR, DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme-bilgisayarlı, Paralel bilgisayarlar, Sayısal görüntü işleme, Çok işlemcili bilgisayarlar, Image processing-computer assisted, Parallel computers, Digital image processing, Multiprocessor computers
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yatayda ve düşeyde hareket edebilen bir kamera kullanarak ön plandaki nesnelerin çıkarımı çeşitli video gözetim uygulamaları için zorlu bir görevdir. Bu iş kamera hareketinin tespiti, görüntüde yapılan düzeltme, panorama oluşturulması ve arka plan çıkarılması gibi birçok adım gerektirir. Bu adımlar önemli işlem gücü gerektirir. Sadece Merkezi İşlem Birimi (CPU) kullanarak bu hedefe ulaşmak zor bir görev olsa da, algoritmaların etkin bir biçimde paralelize edilmesiyle Grafik İşleme Birimi (GPU) üzerinde çalışması sağlanabilir. Bu tezde uyarlanabilir panoramik arka plan oluşturan ve ön plan nesnelerini çıkartan bir algoritma GPU ve CPU üzerinde gerçek zamanlı olarak çalışması için uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

Extraction of foreground objects using a Pan-Tilt camera is a challenging task for various video surveillance applications. It requires several steps such as camera motion extraction, image registration, panorama generation and background subtraction. All these steps require significant computing power. While achieving this by using only Central Processing Unit (CPU) is a challenging task, it might be enabled by efficient parallelization of the algorithms to run on Graphics Processing Unit (GPU). In this thesis an adaptive panoramic background generation and foreground object detection algorithm is implemented on GPU/CPU to run in real-time.

Benzer Tezler

  1. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Embedded system design for drive security

    Sürüş güvenliği için gömülü sistem tasarımı

    KUBİLAY ATAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REVNA ACAR VURAL

  3. Turbine design optimizations using high fidelity CFD

    Başlık çevirisi yok

    ALTUĞ MELİK BAŞOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Makine MühendisliğiEıdgenossısche Technısche Hochschule Zurıch (eth)

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REZA S. ABHARI

    PROF. DR. PATRICK JENNY

  4. Real-time hybrid parallel rendering

    Gerçek-zamanlı hibrid paralel tarama

    MEHMET REHA CENANİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT UYSAL

  5. Vehicle tracking by fusing monocular camera and vehicle to vehicle comunication on a real time basis

    Kamera ve araç-araç haberleşmesi birleşimli gerçek zamanlı araç takibi

    MUSTAFA TEKELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANKUT ACARMAN