Geri Dön

Farklı dedektörler ve tanımlayıcılar ile kamera tabanlı araç çarpışma süresinin hesaplanmasının performans değerlendirmesi

Performance evaluation of camera-based vehicle time to collision calculation with different detectors and descriptors

  1. Tez No: 747095
  2. Yazar: MEHMET ÖZBEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYSUN TAŞYAPI ÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Dedektörler, Görüntü işleme, LIDAR, Otonom araçlar, Çarpışma, Detectors, Image processing, LIDAR, Autonomous vehicles, Collision
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde otonom araç üretimi ve kullanma talebi giderek artmaktadır. Teknolojideki son gelişmeler nedeniyle bu araçların kaza önleme konusundaki yetenekleri de aynı oranda artmaktadır. Bu yeteneklerin doğruluğu insan hayatı söz konusu olduğu için oldukça önemlidir. Günümüz teknolojisinde TTC (Time to Collision) adı verilen çarpışma süresi hesabı iki farklı şekilde yapılabilmektedir. Bu yöntemden ilki lidar tabanlı hesaplamadır. Bu tez çalışmasında TTC, farklı dedektör ve tanımlayıcı kombinasyonları ile kamera tabanlı yöntem kullanılarak hesaplandı. Bu yöntemlerin artıları ve eksileri tartışıldı. Bu tez çalışmasının amacı, özellikle çeşitli kombinasyonların eşleştirilmesi için kullanılan yöntemler için doğruluğu yüksek bir performans ortaya koymaktır. Bu çalışmada, öndeki aracın gerçek zamanlı bir trafik senaryosundan alınan 10 görüntü kullanıldı. Dolayısıyla sonuçlar deneyseldir. Daha yüksek sayıdaki bir veri kümesi ile daha doğruluklu bir sistem elde edilebilir. Bu tez çalışması dedektörler için 7 yöntem ve tanımlayıcılar için 6 yöntem kullanıldı. Bu dedektörler ve tanımlayıcılar 42 farklı kombinasyonda kullanıldı. Sonuç analizi ise toplam anahtar nokta tespiti, toplam eşleşmeler, milisaniye cinsinden hesaplama süresi ve toplam eşleşmelerin toplam süreye bölünmesiyle elde edilen performans oranı gibi dört parametre kapsandı. Literatürde kullanılan ve referans çalışma olarak alınan çalışmalardan farklı olarak literatürdeki çalışmalar değişen ölçek, döndürme, yoğunluk değişimi ve afin dönüşüm gibi görüntü değişikliklerinin hepsinde başarılı olmayı amaçlamıştır. Bu tez çalışmasında ise incelenen ortamdaki görseller sadece ölçek ve yoğunluk değişimi içermektedir. Dolayısıyla literatürdeki en başarılı anahtar nokta ve tanımlayıcı kombinasyonu bu alanda farklılık göstermiştir.

Özet (Çeviri)

The demand for producing and using autonomous vehicle is increasing day by day. Due to the latest developments in technology, the ability of these vehicles to prevent accidents is increasing at the same rate. As a result of the accuracy of these abilities, it is very important because human life is in question. In today's technology, collision time calculation called TTC (Time to Collision) can be done in two different ways. The first of these methods is lidar-based computation. In this thesis, TTC will be calculated using camera-based method with different combinations of detectors and descriptors. The pros and cons of these methods will be discussed. The aim of this thesis work is to demonstrate rigorous performance, especially for the methods used for matching various combinations. In these experiments, 10 images taken from a real-time traffic scenario of the vehicle in front were used. This thesis includes seven methods for detectors and six methods for descriptors. These detectors and identifiers are used in 42 different combinations. The analysis includes four parameters such as total key point detection, total matches, total time in milliseconds, and performance ratio of total matches divided by total time. Unlike the studies used in the literature and taken as a reference study, the software algorithm used was changed and the combination determined as the most successful gave a more successful performance on vehicle models, unlike other images in the literature.

Benzer Tezler

  1. A comparative performance evaluation of scale invariant interest point detectors for infrared and visual images

    Boyuttan bağımsız öznitelik/özellik çıkarım detektörlerinin kızılötesi ve görünür bant resimleri için karşılaştırmalı performans değerlendirmesi

    ERDEM EMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN

  2. Akustik ve görsel özellikleri kullanarak müzik tür sınıflandırması uygulaması

    Musical genre classification application using both acoustic and visual features

    ALİ ÖZKAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  3. Küçük alanlarda farklı foton enerjilerine ait output faktörlerinin çeşitli dedektörler kullanılarak karşılaştırılması

    Comparison of output factors of different photon energy which using various detectors in small fields

    SERDİNÇ AYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fizik ve Fizik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ YALMAN

  4. Hatay ilinde turizme açık cami,kilise, farklı ibadethaneler, müze ve bazı turistik yerlerde radon gazı ölçümü

    Radon gas measurement in the province of hatay in mosques which open to tourism, churches, different churches, museums and some tourism attractions

    NİLGÜN KUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI KARAHAN

  5. Naı(Tl), labr3(CE) sintilasyon ve cdznte yarıiletken dedektörler ile ortam doz eşdeğeri hızı belirlenmesi için gama-ışını spektrumundan G(E) fonksiyonu ile doza dönüşüm amaçlı optimizasyon algoritması geliştirilmesi

    Development of an optimization algorithm for dose conversion from gamma-ray spectrum using g(e) function to estimate ambient dose equivalent rate with nai(Tl), labr3(CE) scintillation and cdznte semiconductor detectors

    NESLİHAN CEREN KAPLAN ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Medikal Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK YÜCEL

    DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI