Çoklu kamera ortamında nesne takibi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-6580-1296en_US
dc.contributor.advisorEsin, Emin Murat
dc.contributor.authorÜstün, Emrah
dc.date.accessioned2024-07-12T22:33:59Z
dc.date.available2024-07-12T22:33:59Z
dc.date.issued2022en_US
dc.date.submitted2022-02en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractNesne 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.en_US
dc.description.abstractObject 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.en_US
dc.identifier.citationÜstün, E. (2022). Çoklu kamera ortamında nesne takibi / Object tracking in multi camera environment (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/12163
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.snmzKT2220en_US
dc.subjectKameraen_US
dc.subjectNesne takibien_US
dc.subjectVideo izlemeen_US
dc.subjectBilgisayarlı görüen_US
dc.subjectCameraen_US
dc.subjectObject trackingen_US
dc.subjectVideo surveillanceen_US
dc.subjectComputer visionen_US
dc.titleÇoklu kamera ortamında nesne takibien_US
dc.title.alternativeObject tracking in multi camera environmenten_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu