Geri Dön

Automatic detection of unusual crowd behavior in real-time video surveillance systems

Gerçek zamanlı video gözetim sistemlerinde olağandışı kalabalık davranışlarının otomatik tespiti

  1. Tez No: 989540
  2. Yazar: NADA A. M. MISK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ Sherenaz W. Al-Haj Baddar
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıty Of Jordan (al-Jamı'ah Al-Urdunıa)
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Olağandışı Kalabalık Algılama (UCD) sistemi, gerçek zamanlı video sahneleri yakalayan sabit bir kamera kullanarak, kapalı bir kapalı etkin noktada bireyleri ten rengine göre algılamayı amaçlar. Sistem, olağandışı durumları gerçek zamanlı olarak tespit etmek için videoyu dağıtılmış bir şekilde bir dizi görüntü olarak işler. UCD sistemi tespit etmede farklı bir yaklaşım kullanır. Bir sahnede görünen bireylerin sayısını sayarak ve bunları aralarındaki mesafelere göre kümeleyerek olağandışı kalabalık. Olağandışı bir kalabalığın varlığına karar vermek için bir küme içindeki bireylerin sayısını belirleyen bir kalabalık eşik değeri hesapladık. Bu eşik, görüntünün boyutuna ve yüzlerin ortalama boyutuna bağlıdır. Gerçek zamanlı olarak olağandışı kalabalığı algılamaya yardımcı olan birden çok kareyi aynı anda işlemek için çok iş parçacıklı UCD geliştirdik. Ten rengi UCD sistemi, yaygın olarak kullanılan diğer iki insan algılama yöntemiyle, Yönlendirilmiş Gradyanların Histogramı (HOG) ve Yerel İkili Modeller (LBP) ile karşılaştırıldı. Tüm yöntemler için kesinlik, geri çağırma, Jaccard indeksi ve Dice indeksini ölçtük. Sonuçlar, ten rengi UCD sisteminin, kalabalık sahnelerde geri çağırma, Dice indeksi ve Jaccard indeksi gibi diğer yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Bu üç yaklaşımın çok iş parçacıklı versiyonları, 48 iş parçacığı kullanan UCD sistemi için en iyi bağıl hızlanmanın ten rengi yöntemi için 5.9, HOG için 1.7 ve LBP için 5.96 olduğunu gösterdi.

Özet (Çeviri)

The Unusual Crowd Detection (UCD) system aims at detecting individuals by their skin color in a covered indoor hotspot using a fixed camera that captures real-time video scenes. The system processes the video as a sequence of images in a distributed manner to detect unusual situations in real-time. To the best of our knowledge, the UCD system uses a distinct approach in detecting unusual crowd by counting the number of individuals appearing in a scene and clustering them according to the distances between each other. We calculated a crowd threshold value which designates the number of individuals within a cluster to decide the existence of unusual crowd. This threshold is based on the size of the image and the average size of the faces. We developed multi-threaded UCD to process multiple frames concurrently which helps detect unusual crowd in real-time. The skin-color UCD system was compared with two other widely-used human detection methods, the Histogram of Oriented Gradients (HOG) and Local Binary Patterns (LBP). We measured the precision, recall, Jaccard index and Dice index for all methods. The results showed that the skin-color UCD system outperformed the other methods in recall, Dice index and Jaccard index in crowded scenes. The multi-threaded versions of these three approaches showed that the best relative speedup for the UCD system was 5.9 for skin-color method, 1.7 for HOG and 5.96 for LBP using 48 threads.

Benzer Tezler

  1. 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi

    Başlık çevirisi yok

    VEFA AHSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU

  2. Üniversitelerdeki öğrenci işlerinin mikrobilgisayarlar yardımı ile çözümlenmesine ilişkin bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    SAİT ESLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALİL ŞENGONCA

  3. Kısa zincirli bazı alkil aromatik hidrokarbonların yüzey aktif madde olarak kullanım alanlarının incelenmesi

    Performance of short-chain alkyl aromatic sulphonates in light duty foaming detersents

    BİKEM ÖVEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kimya MühendisliğiEge Üniversitesi

    DOÇ. DR. SÜMER PEKER

  4. Elma suyu aroma maddeleri üzerine çalışmalar

    Başlık çevirisi yok

    DOĞAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. COŞKAN ILICALI