Öz
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
Anahtar Kelimeler
Araç takibi ve sayma Hareket kestirimi Sınıflandırma Video analizi
Kaynakça
- 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.
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Araç Takibi ve Sayma Sınıflandırma Hareket Kestirimi Video Analizi.
Kaynakça
- 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.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Research Article |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Haziran 2017 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 7 Sayı: 2 |