Abstract
Çok yönlü araç takibi ve sayımı uygulaması, dörtlü kavşaklar üzerinde geçen araçların gerçek zamanlı olarak sayımı, ilgili araçların takip edilmesi ve araçların büyüklüklerine göre sınıflandırılması işlemlerini gerçekleştiren yeni bir mimari ve bu mimari üzerine geliştirilen kullanıcı dostu bir yazılım uygulamasını içermektedir. İlgili mimari kapsamında video görüntü üzerinden ilgili veri işlenerek kavşakta yol alan her bir aracın takibi, sınıflandırılması ve aracın hangi yönde ilerlediği bilgisine ulaşılmıştır. Yapılan testler sonucunda ilgili mimarinin farkı veri setleri ile başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür
References
- Vargas, M., Milla, JM., Toral, SL., Barrero, F. 2010. An Enhanced Background Estimation Algorithm for Vehicle Detection in Urban Traffic Scenes. Vehicle Tec., IEEE Transactions, 59(8): 3694 – 3709.
- Perera, M., Harada, K. 2003. An automatic system for counting and capturing the pictures of moving vehicles in real-time. Int. Veh. Symp. 85 – 89.
- Tourani, A., Shahbahrami, A. 2015. Vehicle counting method based on digital image processing algorithms. IPRIA, 2nd International Conf.:1 – 6.
- Lowe, DG., 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. Int. J. Compt. Vision, 60(2): 91-110.
- Bouwmans, T., Baf, FE., Vachon, B. 2008. Background modeling using mixture of gaussians for foreground detection a survey. Recent Patents Comp. Sci., 1: 219-237.
- Brutzer, S., Hoferlin, B., Heidemann, G. 2011. Evaluation of background subtraction techniques for video surveillance. (CVPR), IEEE Conference, 1937-1944.
- Salvi, G. 2012. An Automated Vehicle Counting System Based on Blob Analysis for Traffic Surveillance. IPCV, 2012: 397- 402.
- Kalman, RE. 1960. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, J. Basic Eng.
Abstract
Çok yönlü araç takibi ve sayımı uygulaması, dörtlü kavşaklar üzerinde geçen araçların gerçek zamanlı olarak sayımı, ilgili araçların takip edilmesi ve araçların büyüklüklerine göre sınıflandırılması işlemlerini gerçekleştiren yeni bir mimari ve bu mimari üzerine geliştirilen kullanıcı dostu bir yazılım uygulamasını içermektedir. İlgili mimari kapsamında video görüntü üzerinden ilgili veri işlenerek kavşakta yol alan her bir aracın takibi, sınıflandırılması ve aracın hangi yönde ilerlediği bilgisine ulaşılmıştır. Yapılan testler sonucunda ilgili mimarinin farkı veri setleri ile başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.
References
- Vargas, M., Milla, JM., Toral, SL., Barrero, F. 2010. An Enhanced Background Estimation Algorithm for Vehicle Detection in Urban Traffic Scenes. Vehicle Tec., IEEE Transactions, 59(8): 3694 – 3709.
- Perera, M., Harada, K. 2003. An automatic system for counting and capturing the pictures of moving vehicles in real-time. Int. Veh. Symp. 85 – 89.
- Tourani, A., Shahbahrami, A. 2015. Vehicle counting method based on digital image processing algorithms. IPRIA, 2nd International Conf.:1 – 6.
- Lowe, DG., 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. Int. J. Compt. Vision, 60(2): 91-110.
- Bouwmans, T., Baf, FE., Vachon, B. 2008. Background modeling using mixture of gaussians for foreground detection a survey. Recent Patents Comp. Sci., 1: 219-237.
- Brutzer, S., Hoferlin, B., Heidemann, G. 2011. Evaluation of background subtraction techniques for video surveillance. (CVPR), IEEE Conference, 1937-1944.
- Salvi, G. 2012. An Automated Vehicle Counting System Based on Blob Analysis for Traffic Surveillance. IPCV, 2012: 397- 402.
- Kalman, RE. 1960. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, J. Basic Eng.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Publication Date | June 1, 2017 |
| Published in Issue | Year 2017 Volume: 7 Issue: 2 |