| dc.contributor.author | GÖKÇE, Barış; SONUGÜR, Güray | |
| dc.date.accessioned | 2019-01-17T07:55:40Z | |
| dc.date.available | 2019-01-17T07:55:40Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.citation | | en_US |
| dc.identifier.uri | http://fenbildergi.aku.edu.tr/wp-content/uploads/2018/12/015901-1118-1129.pdf | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11630/5132 | |
| dc.description | In this study, performance comparison of two assistant systems were developed on the basis of image
processing for detecting moving objects along the route of unmanned ground vehicles used as mobile
platform. The geographical position data provided from global positioning system was used to develop
on the assistance systems. In the study, modeled background images according to their geographical
locations are handled in two different ways as reference model and instant model. Reference models
are derived from default background (background without moving objects), and instant models are
derived from real-time background images. The results of the comparison are classified using artificial
neural network techniques. In the first method, the reference and instant frames are aligned using twodimensional image registration methods. By subtracting aligned frames with the frame differencing
method, the silhouettes of the moving objects in the scene are obtained. In the second method, the
background images are divided into blocks. The average gray-level values are used to create the model.
The comparison of the reference and instant models are performed by calculating the Euclidean
distances between the blocks. For the classification of the silhouettes 5-input and 2-output artificial
neural network (ANN) architecture is applied. In this artificial neural network, each output represents a
different class of objects as pedestrians, cars and bikes. In experimental studies; the farthest distances
determined with a success rate of 85% were determined. | en_US |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, hareketli platform olarak kullanılan insansız kara araçlarının seyir halindeyken rotaları
üzerindeki bir kısım hareketli nesnelerin tespiti için görüntü işleme tabanlı olarak geliştirilen iki yardımcı
sistemin performans karşılaştırması yapılmıştır. Yardımcı sistemlerin geliştirilmesinde küresel
konumlandırma sisteminden sağlanan coğrafi konum verileri kullanılmıştır. Çalışmada coğrafi
konumlarına göre modelleri çıkartılan arka plan görüntüleri referans model ve anlık model olarak iki
farklı şekilde incelenmiştir. Referans modeller varsayılan arka plan (hareketli nesne içermeyen arka
plan) görüntülerinden elde edilirken, anlık modeller ise gerçek zamanlı arka plan görüntülerinden elde
edilmiştir. Karşılaştırma işlemi sonucu belirlenen siluetler yapay sinir ağları kullanılarak
sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma için 5 giriş ve 3 çıkışlı bir yapay sinir ağı (YSA) mimarisi uygulanmıştır.
Mimarinin son katmanında softmax fonksiyonu kullanılmıştır. Yapay sinir ağında her bir çıkış yaya,
otomobil ve bisikletli olarak 3 farklı nesne sınıfını temsil etmektedir. İlk yöntemde iki boyutlu görüntü
çakıştırma yöntemi kullanılarak referans ve anlık görüntü çerçeveleri hizalanmıştır. Çerçeve farkı
yöntemi ile aynı hizaya getirilen çerçevelerin aritmetik farkları alınarak görüntüye giren dinamik
nesnelerin siluetleri elde edilmiştir. İkinci yöntemde arka plan görüntüleri bloklara bölünmüştür. Model
oluşturmak için ortalama parlaklık değerleri kullanılmıştır. Referans ve anlık modellerin karşılaştırma
işlemi bloklar arasındaki Öklid uzaklıkları hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel
çalışmalarda; uzaklığa bağlı olarak %94 ile %71 arası doğru sınıflandırma oranları elde edilmiştir. | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.5578/fmbd.67513 | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | İnsansız kara Araçları; Görüntü İşleme; Nesne Tespit, Nesne Sınıflandırma | en_US |
| dc.title | İnsansız Kara Araçlarından Kamera ile Görüntülenen Hareketli Nesnelerin Sınıflandırılması Amacıyla Geliştirilen Görüntü İşleme Tabanlı Yöntemlerin Karşılaştırılması | en_US |
| dc.title.alternative | Performance Comparison of Image Processing Based Methods Developed to Classify Moving Objects Captured by Camera from Unmanned Land Vehicles | en_US |
| dc.type | article | en_US |
| dc.relation.journal | Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi | en_US |
| dc.department | Afyon Kocatepe Üniversitesi | en_US |
| dc.identifier.volume | 18 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1118 | en_US |
| dc.identifier.endpage | 1129 | en_US |
| dc.identifier.issue | 3 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Yayını | en_US |
