Trafik videolarında araçların olağandışı davranışlarının tespit edilmesi
Detection of abnormal vehicle behaviours using traffic videos
Yazar: SÜLEYMAN YÜKSEL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation
Dizin: Araç takip sistemi = Vehicle tracking system ; Trafik güvenliği = Traffic safety

Özet:
Karayolları trafik akışında sürücüler, güvenli bir şekilde seyahat edebilmek için daha önce belirlenen kurallar çerçevesinde araçları hareket ettirirler. Bu kurallar, karayollarında hareket halinde veya duran vaziyetteki araç ve yayaların birbirlerine zarar vermeden trafik akışının devam edebilmesi için belirlenmiş olup, gerek yaya gerekse araç sürücülerinin bu kurallara uymaması durumunda araç içerisinde veya dış ortamda can ve mal kaybına sebep olabilecek trafik kazaları meydana gelebilmektedir.Bu tez çalışmasında, trafik videoları kullanılarak araçların normal trafik akışından farklı olarak yapmış oldukları olağandışı davranışların tespit edilmesini sağlamak üzere bir sistem tasarımı ve gerçeklemesi yapılmıştır. Trafik videolarında araçların yapmış oldukları olağandışı davranışların tespiti amacıyla öncelikle normal trafik akışı sisteme öğretilmiştir. Bu amaçla normal trafik akışında bulunan araçların hareketleri izlenerek elde edilen araç hareket yörüngeleri, karayoluna ait hareket modellerini belirlemek amacıyla Sürekli Saklı Markov Yöntemi kullanılarak kümelenmiştir.Trafik videolarında normal karayolu trafik akışı sırasındaki görüntüler kullanılarak karayoluna ait hareket modelleri belirlendikten sonra diğer aşamada araçların anormal davranışların tespit edilmesi için çalışma yapılmıştır. Bu kısımda yörüngeye bağlı olağandışı araç hareketleri (şerit dışında hareket etme, ters şeritte ilerleme, yanlış U-dönüşü durumları) ve bağıl hıza bağlı olağandışı araç hareketleri (ani yavaşlama ve hızlanma durumları) tespit edilmiştir. Bu amaçla araçların kısmi yörüngelerinin hareket modelleri ile olan benzerliği belirlenerek hareket modelleri arasında sınıflandırma işlemi yapılmış ve sınıflandırıldığı hareket modeli ile benzerlik oranı belirli bir eşik seviyesinden düşük olan kısmı yörüngeye sahip araçların davranışları olağandışı davranışlar olarak tespit edilmiştir. Ayrıca görüntüdeki araçların hızlarında beklenmedik şekilde meydana gelen ani değişimler de, araçların gerçekleştirmiş olduğu olağandışı davranış olarak belirlenmiştir.Yapılan deneylerde olağandışı davranışlar %85 doğruluk ve %87 hassasiyet oranı ile tespit edilmiştir. Tespit edilemeyen veya yanlış olarak tespit edilen olağandışı araç davranışlarına ise genellikle araç takibinin tamamlanamaması, araç takibi sırasında merkez noktadaki aşırı kayma gibi etkenlerin neden olduğu görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Olağandışı hareketlerin tespiti, araç tespiti, araç takibi, hareket yörüngesi kümeleme, hareket yörüngesi sınıflandırma

Abstract:
On highway traffic flow, drivers move their vehicles to be able to travel safely by complying with certain rules. These rules are determined to maintain the traffic flow without damaging to each other of moving or stationary vehicles and pedestrians on highways. Unless the rules are obeyed by the vehicles or pedestrians, traffic accidents that can cause loss of lives and properties in vehicle or external environment may occur.In this study, design and implementation of a system to detect the abnormal behaviors of vehicles by using videos is done. Firstly, the normal traffic flow is learned by the system. Therefore, trajectories of vehicles which were tracked in the normal traffic flow are clustered using continuous Hidden Markov Model to determine the highway movement patterns.After the determination of the highway movement patterns using the camera captures of normal traffic flow, study was progressed to detect the abnormal behaviors of vehicles. In this section, trajectory based abnormal vehicle behaviors (moving outside of the lane or in the opposite lane, wrong U-turns) and relative velocity based abnormal vehicle behaviors (sudden deceleration or acceleration) are detected. For this purpose, classification of the partial vehicle trajectories between highway movement patterns is done by using the similarity between movement patterns and partial trajectories. Furthermore, sudden unexpected changes in vehicle speeds are also detected as vehicle abnormal behaviors.According to experimental results, abnormal behaviors of vehicles that have accuracy ratio of 85% precision ratio of 87% are detected. Undetected or wrong detected abnormal vehicle behaviors are caused by factors such as uncompleted vehicle tracking and extreme shift of the center point of the vehicle during the vehicle tracking.