Real-time visual target identification and tracking via unmanned ground vehicle (UGV)
İnsansız yer aracı (UGV) üzerinden gerçek zaman görsel hedef belirleme ve izleme
- Tez No: 798185
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Benlik kontrolü, Derin öğrenme, Hedef izleme, Makine öğrenmesi, Otonom araçlar, İnsani robot, Self-control, Deep learning, Target tracking, Machine learning, Autonomous vehicles, Humanoid robot
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Vizyon tabanlı Otonom Robotlar alanı, yapay zeka geliştirme devrimine göre hızla popüler hale gelmektedir. Önerilen sistem, insansız zemin aracı görüş tabanlı göre hedef takipi robotu prototipinden oluşmamaktadır. Hedef takipi, gerçek hayat sorunlarında yararlıdır, yardım ve güvenlik alanları gibi. UGV sisteminin nesne algılama aşaması, önceden oluşturulmuş bir derin öğrenme nesne algılama modeline dayanarak yapıldı. YOLOv3-tiny, orijinal YOLO modellerine ve diğer karmaşık derin öğrenme ağlarına kıyasla hafif bir hesaplamalı versiyonu olan nesneleri tespit olduğu için kullanıldı. Takip edilecek nesne yalnızca insan olarak belirtilirde. Hedef takipi algoritması, İlgi çeken Bölgesi ve akışın çerçeve katsayılarına sahip bir dizi matematiksel denkleme dayanmaktadır. Katsayılar, çerçevenin x eksenine ve y eksenine göre konumların değerlerini ifade edildi. Gecikmiş geri bildirim sorunu için basit bir matematiksel teknik kullanıldı. UGV'nin lokomotifi, algoritmadan motorlara yerel ağ bağlantısı üzerinden özel komutlar iletilmektedir. Çarpışmayı önlemek için ultrason tekniği kullanıldı. Robotik göz tabanlı yüz takipi bir alt sistemdir. Alt sistemde, Robotik göz tabanlı yüz takipi alt sistemindeki yüz algılama aşaması Harr-like kaskad kullanılarak uygulandıdır. hareket algoritması, pan / tilt ve servos araçlarını kullnan aletli trigonometri kurallarına dayanmaktadır. Performans ölçümü ve karşılaştırma için yenilikçi yöntemler izlenmektedir. Sonuçlar, özerk bir davranış, akıcı ve doğru takipi lokomotifi olduğunu göründü.
Özet (Çeviri)
Vision-based Autonomous Robots field is becoming rapidly popular, according to the artificial intelligence revolution. The proposed system is a composed Unmanned Ground Vehicle vision-based target tracking robot prototype. Target tracking is useful in multiple real-life issues such as the assistance and security fields. Acquitted visual input processing is applied through using OpenCV library. The object detection stage of UGV system, is done based on a pre-built deep learning object detection model. YOLOv3-tiny is used to detect objects, which is a light computation-cost version comparing to original YOLO models, and the other complex deep-learning networks. Object to track is specified to be a human only. The target tracking algorithm is based on a sequence of mathematical equations with Region of Interest and stream's frame coefficients. Coefficients refer to the values of locations according to x-axis and y-axis of the frame. A simple mathematical technique is used for the delayed feedback issue. The locomotion of UGV is based on transmitted commands from algorithm to the motors through local network connection. Ultra-sound technique is used for collision avoidance. Robotic eye-based face tracking is a subsystem. In the subsystem, the face detection stage in Robotic eye-based face tracking subsystem is done using Harr-like cascade. The locomotion algorithm is based on various trigonometry rules using pan/tilt and servos means. Innovative methods are followed for performance measurement and comparison. The results show, an autonomous behavior, streamlined and accurate locomotion of tracking.
Benzer Tezler
- Elektrikli gemilerin şarj prosesi için yapay zekâ tabanlı yeni bir otonom kontrol sistemi
A novel AI-based autonomous control system for the charging process of electric ships
EMİN GÜNEY
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ
- Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme
Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking
FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Sabit kanatlı insansız hava araçları için kilitlenme algoritması
Lock-on algorithm for fixed-wing unmanned aerial vehicles
MERVE İSMAİLVELİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Kütle tasarımı çalışmaları için yapay zeka tabanlı artırılmış gerçeklik
Ai-based augmented reality for mass design studies
SÜHEYLA MÜGE HALICI
Doktora
Türkçe
2026
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Otomotiv endüstrisinde iklim değişikliğı kapsamında karbonsuzlaştırma fırsatlarının araştırılması
Researching decarbonization opportunities in the automotive industry within the scope of climate change
FEVZİYE SEDA ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ERDEM GÖRGÜN