Ölçekten bağımsız öznitelik dönüşümü tabanlı optik akış yöntemiyle trafik yoğunluk analizi
Traffic flow density determination method with scale invariant feature transform flow
Yazar: SERKAN TEKBAŞ
Danışman: DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Trafik = Traffic

Özet:
Son yıllarda hareketli görüntü işleme, günlük yaşantımızın pek çok alanlarındaki uygulamalarda büyük ölçüde önem kazanmaktadır. Bu tür uygulamalardan birisi de trafik kameralarından alınan görüntülere uygulanan görüntü işleme yöntemleri kullanılarak trafik yoğunluğunun ölçülebilmesidir. Bu tez çalışmasında amaç trafik kameralarından kaydedilen video görüntülerindeki hareketli araçların takibi ile trafik akış hızı ve araç yoğunluğunu belirlenmesidir.Yapılan çalışma, İstanbul Büyükşehir Belediyesi trafik kameralarından alınmış ardışık görüntülerdeki hareketin bir takım görüntü işleme yöntemleri kullanılarak analiz edildiği ve elde edilen sonuçlara göre görüntülerdeki araçların hızlarının tahmini hesaplandığı bir uygulamadır.Hareket tespitinde, akış alanlarının elde edilmesinde Lucas Kanade Optiksel Akış (LKOA) ve Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü Tabanlı Optik Akış (ÖBÖDA) modelleri arasında karşılaştırma yapılmıştır. LKOA modelinde yerel optik akış hesaplaması en küçük kareler yöntemine göre uygulanır. Buna karşı ÖBÖDA modeli ile kenar tespit yöntemleri kullanılarak iki görüntü arasındaki fark elde edilir. Daha düşük kontrasta sahip noktalar elenerek daha kararlı noktalar elde edilir. ÖBÖDA modelinin trafik akış yoğunluğu tespitinde daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.Araç takibinde aracın ön ve arka noktaları belirlenir. Bu noktalar arasındaki birim uzaklık belirlenir ve gerçek dünyadaki uzaklığına göre araç uzunluğu elde edilir. Araç hızı, araç boyu kadar katettiği yolu ne kadar zamanda geçtiğini saptayarak bunu gerçek zaman ve yola dönüştürüp aracın tahmini hızı bulunur.Uygulama sonucu, trafik yoğunluk analizinde ve araçların sınıflandırılarak sayılmasında ÖBÖDA yönteminin başarılı sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Abstract:
In recent years, the video image processing comes into prominence in a large extent of applications in our daily lives. One of the applications of this kind of methods is to measure the traffic density by using the image processing applied to the images taken from traffic cameras. The aim of this study is to be determined the flow rate and vehicle density with monitoring of moving vehicles under the previously recorded video images in traffic cameras.This study is an application of the motion on a number of consecutive images are taken by traffic cameras of İstanbul Metropolitan Municipality which are analyzed using image processing methods and calculated the estimated speed of vehicles in images according to the obtained results.To obtain flow fields in background extraction, the methods of Lucas Kanade Optical Flow (LKOF) and Scale Invariant Feature Transform Flow (SIFTF) are compared. For the LKOF method, the local optical flow calculation is applied according to the method of least squares. By using the edge detection methods with SIFTF obtained the difference between two images accordingly. Thereby eliminating points with low contrast, the more stable points are obtained.On region-based vehicle tracking, rear and front points are determined. Firstly, the points are determined by the distance between units, and then the lenght of vehicle is obtained according to the distance of the real world. The speed of vehicle is calculated using the size of vehicle and the certain points selected on the video images.As a result of the application, method of SIFTF shows that determining the traffic density and classifying the vehicles is successful.