Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10

Browse

Filters

2015 - 20195

Settings

Author: search.filters.author.Baştanlar, YalınLanguage: search.filters.language.tr

Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Research Project
    Trafik sahnelerinde tümyönlü ve Ptz kameralar ile araç tespiti ve sınıflandırması
    (2016) Baştanlar, Yalın
    Çalışmamızda trafik sahnelerindeki araçların tespit edilip sınıflandırması için bir tümyönlü bir de pan-tilt-zoom (PTZ) kamera içeren hibrit bir kamera sisteminin kullanılması önerilmiştir. Önerilen sistemde, tümyönlü kamera şekil tabanlı öznitelikler ile taşıt sınıflandırması yapabilmekte, eğer varsa hedef sınıf olarak belirlenmiş nesneleri tespit ederek PTZ kameranın o nesnelere yönelmesini sağlayabilmektedir. Bu şekilde, tümyönlü kamera genel tespit, takip ve sınıflandırma işlemine devam ederken istenilen araçlar için PTZ kamera yüksek çözünürlüklü görüntü alabilmektedir. Ayrıca, sınıflandırma başarımını artırmak amacıyla PTZ kamera görüntülerinden çıkarılan gradyan tabanlı öznitelikleri de kullanarak ikinci bir sınıflandırma yapılabilmektedir. Bahsedilen yaklaşımların sınıflandırma başarımları yapılan deneylerle ölçülmüştür. Ayrıca PTZ kamera ile takip modülü gerçekçi senaryolar üzerinde incelenmiştir. Üzerine çalışılan nesne tipleri motosiklet, araba, dolmuş ve yayadır.
  • Research Project
    Fotokapan fotoğraflarında bazı hayvan türlerinin tespiti
    (2018) Baştanlar, Yalın
    Fotokapanlar dogada vahsi hayvanları gözlemlemek için kurulan hareket sensörlü kameralardır. Gelisen teknolojilerle birlikte fotokapan kullanımı ve dolayısıyla sahadan toplanan imge sayısı belirgin bir sekilde artmıstır. Tüm fotokapan görüntülerinin elden geçirilmesi ve içinde hayvan olup olmadıgının ve hangi hayvan oldugunun tespit edilmesi için gerekli isgücü de orantılı olarak artmaktadır. Çalısmamızda amaç, bu tespitleri otomatik yaparak doga arastırmacılarına gözle kontrol etmeleri gereken çok daha az sayıda fotograf bırakmaktır. Bu amaç dogrultusunda öncelikle asırı parlak, karanlık ve bulanık fotografların elenmesi için etkili teknikler arastırılmıstır. Bu kullanıssız fotografların elenmesinin ardından birinci hedef hayvan içeren fotografların tespitidir. Çalısmamızda, bunun için hem arkaplan çıkarımı ile nesne tespiti (fotokapanlar degismeyen arkaplanı bulunan sahneden degisen zaman aralıkları ile imge topladıgından) hem de evrisimli yapay sinir agları (EYSA) ile nesne bulma teknikleri bir arada kullanılarak hayvan içermeyen imgeleri ayıklayan bir sistem önerilmistir. Bir diger hedef de fotograflarda belirli bir hayvan türünün tespitidir. Bunun için de evrisimli yapay sinir aglarını (EYSA) belirli bir hayvan türünü bulmak için egitmek üzerine arastırma yapılmıs, parça-tabanlı egitime dayalı özgün bir yöntem önerilmistir. Ayrıca, gelistirilen eleme ve hayvan bulma yöntemlerin nasıl bir arayüz ile kullanıcıya aktarılması gerektigi ile ilgili de arastırma yapılmıs, bir yazılım prototipi gelistirilmistir.
  • Conference Object
    Zamanda ortalaması alınmış ikili önplan imgeleri kullanarak taşıt sınıflandırması
    (IEEE, 2015) Karaimer, Hakkı Can; Baştanlar, Yalın
    We describe a shape-based method for classification of vehicles from omnidirectional videos. Different from similar approaches, the binary images of vehicles obtained by background subtraction in a sequence of frames are averaged over time. We show with experiments that using the average shape of the object results in a more accurate classification than using a single frame. The vehicle types we classify are motorcycle, car and van. We created an omnidirectional video dataset and repeated experiments with shuffled train-test sets to ensure randomization.
  • Conference Object
    Citation - WoS: 2
    Citation - Scopus: 8
    İnsansız Araçlar için Anlamsal Bölütleme ile İmge Tabanlı Konumlandırma
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019) Çınaroğlu, İbrahim; Baştanlar, Yalın
    Bilgisayarlı Görü alanındaki popülerliğini koruyan araştırma konularından birisi insansız araçlarda yer tespiti ve konumlandırmadır. Araçların konumlandırılmasında kullanılan GPS sistemlerinin bazı durumlarda faal olamadığı bilinen bir gerçektir ve bu yetersizlik imge tabanlı konumlandırma çalışmalarına hız vermiştir. Bizim çalışmamızda, araç içinden elde edilmiş Malaga şehir merkezi görüntülerinden oluşan bir veri tabanı kullanılarak imge tabanlı konumlandırma yapılmıştır. İlk olarak, anlamsal (semantik) bölütleme sonucunda elde edilen bir anlamsal betimleyici oluşturulmuş ve yaklaşık en yakın komşuluk araması tekniği de kullanılarak bir konumlandırma yapılmıştır. Ardından bu yöntemin başarısı, literatürde sıkça kullanılan yerel betimleyici tabanlı yöntemin başarısıyla kıyaslanmıştır. Ayrıca, bu iki yöntemin birleştirilmesi ile elde edilen melez bir yöntem önerilmiştir. Önerilen melez imge-tabanlı konumlandırmanın, sadece yerel betimleyici ve sadece anlamsal betimleyici kullanan yöntemden daha başarılı olduğu, dolayısıyla yerel betimleyici tabanlı yöntemlerin anlamsal betimleyiciler ile desteklenmesinin başarıyı artırdığı, deneysel sonuçlarla gösterilmiştir.
  • Conference Object
    Tümyönlü ve Ptz Kameralar ile Taşıt Sınıflandırması
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016) Barış, İpek; Baştanlar, Yalın
    Çalışmamızda trafik sahneleri üzerindeki araçların tespit edilip sınıflandırması için bir tümyönlü bir de PTZ (pantilt-zoom) kamera kullanan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem, tümyönlü kamerada arkaplan çıkarımı sonrası saptanan nesnenin konumuna göre PTZ kamerayı uygun açıya yönlendirmekte ve PTZ kamerada yapılan ikincil tespit sonrası çıkarılan öznitelikler ile araç sınıflandırılmaktadır. Sınıflandırma başarısı ayrıca sadece tümyönlü kamerada yapılan sınıflandırma ile karşılaştırılmıştır. Üzerine çalışılan nesne tipleri motorsiklet, araba, dolmuş ve yayadır.