Kamera görüntülerinden çarpışma tahminlemesi
Crash prediction from camera images
- Tez No: 985046
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- 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: İstanbul Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otonom araç teknolojileri geliştikçe, dinamik trafik ortamlarında güvenliği sağlamak için güvenilir algılama ve yanıt mekanizmalarına duyulan ihtiyaç kritik hale gelmektedir. Bu çalışma, tek kamera girişi kullanarak araç çarpışmalarını gerçek zamanlı olarak tespit ve tahmin etmek için R-CNN, Kalman Filtresi, Gizli Markov Zinciri ve Yapay Sinir Ağı ile geliştirilmiş yeni bir hibrit model sunmaktadır. Sistem, video akışlarında nesne tespiti ve çoklu nesne takibi gerçekleştirmekte, modifiye edilmiş bir Kalman Filtresi aracılığıyla olasılıksal hareket tahmini uygulamakta ve Gizli Markov Zinciri ile Yapay Sinir Ağı'nın hibrit yaklaşımını kullanarak durum geçişlerini iyileştirmektedir. Önerilen mimari, tespit doğruluğunu önemli ölçüde artırmakta ve hızlı hareket altında gecikmeyi azaltmaktadır; bu da geleneksel filtreleme tekniklerinin sınırlamalarını tekrar göz önününe alınması gerekliliğini ortaya koymaktadır. Model CARLA simülasyonu, video görüntüleri ve gerçek zamanlı olarak test edilmiş ve gerçekleştirilen deneyler yüksek etkinlik göstermekte olup video analizinde %94.5 tespit doğruluğu ve gerçek zamanlı uygulamada %91.2 doğruluk sağlamaktadır. ANN entegrasyonu, tespit gecikmesinde 0.5 saniyelik bir azalma sağlamış olup, bu da ortalama insan tepki süreleri göz önüne alındığında kritik bir iyileştirme sağlamaktadır. Bu sonuçlar, derin öğrenmenin olasılıksal modelleme ile birleştirilmesinin zamansal olarak göz ardı edilebilecek bir artışa neden olsa da tespit tutarlılığında daha verimli sonuçlar elde etmektedir.
Özet (Çeviri)
As autonomous vehicle technologies advance, the need for reliable perception and response mechanisms to ensure safety in dynamic traffic environments is becoming critical. This work presents a novel hybrid model, combining R-CNN, a Kalman Filter, a Hidden Markov Model (HMM), and an Artificial Neural Network (ANN), to detect and predict vehicle collisions in real-time using a single camera input. The system performs object detection and multi-object tracking in video streams, applies probabilistic motion prediction via a modified Kalman Filter, and enhances state transitions using a hybrid approach of the HMM and ANN. The proposed architecture significantly increases detection accuracy and reduces latency under rapid motion, addressing the limitations of traditional filtering techniques. The model was tested in the CARLA simulation, on video footage, and in real-time. The conducted experiments demonstrate high efficacy, achieving 94.5% detection accuracy in video analysis and 91.2% accuracy in the real-time application. The ANN integration resulted in a 0.5-second reduction in detection latency, a critical improvement when considering average human reaction times. These results suggest that combining deep learning with probabilistic modeling, despite introducing a negligible temporal overhead, yields more efficient outcomes in terms of detection consistency.
Benzer Tezler
- Video görüntüleri üzerinde nesnelerin mekansal-zamansal bütünleşik çerçevesinde anlamlandırılması
Giving meaning to objects on video footage in the spatial-temporal unified framework
TANSU TEMEL
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KILIÇARSLAN
- İki robot kollu sistemde görüntü işleme ve genetik algoritma kullanarak çarpışma önleme ve görev paylaşımının optimizasyonu
Collision prevention and optimization of task sharing using image processing and genetic algorithm in a two robot arm system
METİN SEVİNÇLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN ÖZDEMİR
- Kaya düşmesi analizinde geri sıçrama katsayısının etkisinin deneysel ve analitik yöntemlerle incelenmesi
The investigation of the effect of coefficient of restitution on rockfall analysis by using experimental and analytical methods
NECİB ÇAPAR
Doktora
Türkçe
2018
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANDAN GÖKÇEOĞLU
- Endüstriyel bir robotun güvenli ve işbirlikçi çalışmasını sağlayacak görüntü işleme tabanlı sistemin geliştirilmesi
Developing the image processing based system which provides a industrial robot to work safely and cooperatively
FURKAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM DÜVEN
- Kamera görüntülerinden hareketli hedef tespiti
Detection of moving targets from video sequences
DERYA ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN DEMİRCİOĞLU