Gerçek zamanlı uygulamalar için yaya tespit sistemi
Pedestrian detection system for real-time applications
Yazar: MUHAMMED ENİS MIHÇIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Açık kaynaklı yazılım = Open source software ; Bilgisayar destekli yazılım = Computer aided software ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing

Özet:
Şehir içi trafiğinde farklı uyarı kaynaklarının sürücü dikkatini dağıtmasından ötürü ya da sürücünün anlık dikkatsizliğinden dolayı yaya ölümlerine ve yaralanmalarına neden olan trafik kazaları yaşanmaktadır. Bu sebeple, günümüzde araç kazalarının yol açtığı yaralamaların ve ölümlerin önüne geçmek için otomobiller yaya tespit sistemleri ile üretilmektedir. Ancak, hali hazırda sadece orta ve üst seviye otomobillerde bulunan bu özellikten diğer otomobil sahipleri yararlanamamaktadır. Yaya tespit teknolojisinin diğer araçlarda da kullanılabilir olması, yayaların karıştığı kazaların azaltılmasına önemli oranda katkı sağlayacaktır.
Tez çalışmasında, nesne tespitinde sıkça kullanılan HOG ve Haar yöntemleri birlikte kullanılarak özel bir yaya tespit algoritması geliştirilmiştir. Algoritma geliştirilirken mekânsal ve parçasal bilgiden azami oranda faydalanmak için ön bilgi olarak alt, üst ve tüm vücut bölümleri için farklı  i lgilenilen  alan seçim ler i  kullanılmıştır. P arçasal vücut tespitlerinin  b irleştirilmesi yle tespit oranı ve tespit  hızı gerçek zamanlı sistemler için uygun hale getirilmiştir . Parçasal bilgi  birleştirilirken kullanılan skor kıstası ile tespitler arasında önceliklendirme  sağlanmıştır. Nihai karar verici olan HOG yöntemi  uygulanmadığında  dahi skor kıstası karar vermede kullanılabilir.  Tasarlanan sistem kısa tepki süresi ile  yüksek doğrulukla  k ullanıcıya sesli ve görsel bir uyarı sağlayarak kaza  oluşumunu engellemeyi amaçlamaktadır. 

Anahtar Kelimeler :  Yaya  tespiti , Nesne  tespiti ,  Gerçek Z amanlı  S istemler,  HOG, Haar Ö zellikleri , İlgilenilen Alan, Parçasal Bilgi

Abstract:
In modern daily life, traffic accidents happen that involve pedestrians in urban traffic due to different distractions and lack of driver attention. Because of this reason, automobile manufacturers install pedestrian detection and warning systems on newly produced automobiles. However, currently these systems only exist on some new middle and high segment cars. Millions of car owners do not have access to these types of systems. Usage of pedestrian detection and warning system for automobiles can reduce traffic accidents that result in pedestrian injuries and deaths.
In this thesis work, a new algorithm is developed based on HOG (Histogram of Gradients) and Haar like Features. Algorithm uses partial detections for full,upper and lower body parts and combines them afterwards. Algorithm also uses different ROI's (Region of Interests) for different partial detections in order to utilize partial and spatial information.
Using a score criterion after combining the partial Haar detections provides a prioritization among different detections. Even without the final HOG detection; the algorithm can provide final detection results with high rate of confidence. Hence, algorithm suits to real-time applications in terms of detection rate and detection speed. The designed system aims to alert the user with short reaction time and high accuracy in order to prevent traffic accidents involving pedestrians.