Tracking non-ellipsoidal extended objects using sequential monte carlo
Sıralı monte carlo kullanarak elips olmayan genişletilmiş nesnelerin takibi
- Tez No: 527472
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bayes Kestirim Yöntemi, Hedef izleme algoritmaları, Partikül filtresi, Bayes Estimation Method, Target tracking algorithms, Particle filter
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çoklu elips ile temsil edilen genişletilmiş hedef takip problemi ele alınmıştır. Ortaya çıkan ve içerisinde ölçümlerin alt nesnelere sınıflandırılmasını içeren bu problem sıralı Monte Carlo (SMC) teknikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Çeşitli parçacık filtre tabanlı yöntemler kullanılarak bu birleştirme problemi hedefin şeklinin bilindiği farz edilerek çözülmüştür. Hedefin şeklinin bilinmediği takdirde ise çoklu elips parametreleri de tahmin edilmelidir. Bu amaçla hedefin hereketsel durumunu ve şeklini birlikte kestirmek için parçacık filtresi tabanlı bir yöntem tasarlanmıştır. Bu tasarlanan yöntem, değişken Bayes tekniği kullanarak yaklaşık koşullu analitik ifadeler elde eder ve bu ifadeleri parçacık filtresinde marjinalleşme yöntemi uygulamak için kullanır.
Özet (Çeviri)
The problem of extended target tracking is considered in which the target extent is represented with multiple ellipses. The resulting inference problem, which is considered in the sequential Monte Carlo (SMC) framework, includes association of the measurements between sub-objects. We make use of different particle filtering approaches to solve the aforementioned association problem under the assumption of known extent. When the extent is unknown, parameters of the multiple ellipses should also be estimated. For this purpose, a particle filter based method is derived for joint estimation of target's kinematic and extent states. The proposed method uses variational Bayes technique to obtain an approximate conditional analytical expression, which enables the use of Rao-Blackwellization (a.k.a. marginalization) idea in particle filtering.
Benzer Tezler
- The effect of soluble surfactant on the transient motion of a buoyancy-driven bubble
Çözünür yüzey aktif maddelerin yoğunluk farkı ile yükselen gaz kabarcığının zamana bağlı hareketi üzerindeki etkileri
SAVAŞ TAŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. METİN MURADOĞLU
- Combined effects of surfactant and viscoelasticity on drop dynamics
Yüzey aktif maddesi ve viskoelastisitenin damacık dinamiğine üzerindeki kombine etkileri
MOHAMMAD NABIZADEHMASHHADTOROGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN MURADOĞLU
- Evaluation of multi target tracking algorithms in the presence of clutter
Parazitli ortamlarda çoklu hedef takip algoritmalarının değerlendirilmesi
ONUR GÜNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- Akciğer hidatik kistinin tedavisinde radyofrekans termal ablasyon (RFTA)' un yeri (EX-VİVOçalışma)
The role of radi̇ofreqiencythermal ablati̇on (RFTA) i̇n treatment of puşmonary hydati̇d CYS (ex-vi̇vo study)
AHMET DUMANLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiNecmettin Erbakan ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ CERAN
- Visual servoing for target tracking using a non-linear 2 degree of freedom system
Lineer olmayan 2 serbestlik dereceli sistem ile hedeftakibi için görüntülü servolama
BAHADIR BİLGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİK DÖLEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BUĞRA KOKU