Çoklu kamera ortamında nesne takibi

Küçük Resim Yok

Tarih

2022

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Erişim Hakkı

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Dergi sayısı

Özet

Nesne tespiti, nesne takibi ve kameralar arası eşleştirme, video gözetimi ve endüstri 4.0 uygulamaları için bir gerekliliktir. Çoklu kamera ortamlarında her bir kameranın görüş açısı farklıdır. Bazı durumlarda kameraların görüş açıları kesişmeyebilir, alanda kör noktalar kalabilir. Bu tür durumlar, takip edilen nesnelerin kaybolmasına ve tekrar tespit edildiğinde farklı bir nesne olarak algılanmasına neden olacaktır. Bu çalışmada; bir nesnenin herhangi bir kameranın görüş alanında belirlendiği andan itibaren hem kamera görüntüsü içinde, hem farklı kameralar arasında takip edilmesini sağlayan bir metot sunulmuştur. Bu metot, nesne bir kamera görüşünden çıkarken hangi kamera görüşüne doğru ilerlediğini açısal olarak kestirerek, nesnenin kameralar arası takip edilebilmesini sağlamaktadır. Yapay sinir ağları gibi yüksek maliyetli tespit ve görsel eşleştirme algoritmalarının aksine, düşük maliyetli optimize işlemler ile gerçeklenebilen bir takip algoritmasıdır.
Object detection, object tracking and multi-camera mapping is a requirement for video surveillance and industry 4.0 applications. In multi-camera environments, each camera has a different field of view. In some cases, the viewing angles of the cameras may not intersect, and blind spots may remain in the area. Such situations will cause the tracked objects to disappear and be tracked as a different object when detected again. In this study; a method is presented that allows an object to be followed both within the camera image and between different cameras from the moment it is detected in the field of view of any camera. This method ensures that the object can be tracked between cameras by angularly estimating which camera view it is moving towards as it exits a camera view. Unlike high-cost detection and visual matching algorithms such as artificial neural networks, it is a tracking algorithm that can be implemented with low-cost optimized processes.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Kamera, Nesne takibi, Video izleme, Bilgisayarlı görü, Camera, Object tracking, Video surveillance, Computer vision

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye

Üstün, E. (2022). Çoklu kamera ortamında nesne takibi / Object tracking in multi camera environment (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.