Farklı dedektörler ve tanımlayıcılar ile kamera tabanlı araç çarpışma süresinin hesaplanmasının performans değerlendirmesi
Performance evaluation of camera-based vehicle time to collision calculation with different detectors and descriptors
Yazar: MEHMET ÖZBEK
Danışman: DOÇ. DR. AYSUN TAŞYAPI ÇELEBİ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dedektörler = Detectors ; Görüntü işleme = Image processing ; LIDAR = LIDAR ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; Çarpışma = Collision

Özet:
Günümüzde otonom araç üretimi ve kullanma talebi giderek artmaktadır. Teknolojideki son gelişmeler nedeniyle bu araçların kaza önleme konusundaki yetenekleri de aynı oranda artmaktadır. Bu yeteneklerin doğruluğu insan hayatı söz konusu olduğu için oldukça önemlidir. Günümüz teknolojisinde TTC (Time to Collision) adı verilen çarpışma süresi hesabı iki farklı şekilde yapılabilmektedir. Bu yöntemden ilki lidar tabanlı hesaplamadır. Bu tez çalışmasında TTC, farklı dedektör ve tanımlayıcı kombinasyonları ile kamera tabanlı yöntem kullanılarak hesaplandı. Bu yöntemlerin artıları ve eksileri tartışıldı. Bu tez çalışmasının amacı, özellikle çeşitli kombinasyonların eşleştirilmesi için kullanılan yöntemler için doğruluğu yüksek bir performans ortaya koymaktır. Bu çalışmada, öndeki aracın gerçek zamanlı bir trafik senaryosundan alınan 10 görüntü kullanıldı. Dolayısıyla sonuçlar deneyseldir. Daha yüksek sayıdaki bir veri kümesi ile daha doğruluklu bir sistem elde edilebilir. Bu tez çalışması dedektörler için 7 yöntem ve tanımlayıcılar için 6 yöntem kullanıldı. Bu dedektörler ve tanımlayıcılar 42 farklı kombinasyonda kullanıldı. Sonuç analizi ise toplam anahtar nokta tespiti, toplam eşleşmeler, milisaniye cinsinden hesaplama süresi ve toplam eşleşmelerin toplam süreye bölünmesiyle elde edilen performans oranı gibi dört parametre kapsandı. Literatürde kullanılan ve referans çalışma olarak alınan çalışmalardan farklı olarak literatürdeki çalışmalar değişen ölçek, döndürme, yoğunluk değişimi ve afin dönüşüm gibi görüntü değişikliklerinin hepsinde başarılı olmayı amaçlamıştır. Bu tez çalışmasında ise incelenen ortamdaki görseller sadece ölçek ve yoğunluk  değişimi içermektedir. Dolayısıyla literatürdeki en başarılı anahtar nokta ve tanımlayıcı kombinasyonu bu alanda farklılık göstermiştir.

Abstract:
The demand for producing and using autonomous vehicle is increasing day by day. Due to the latest developments in technology, the ability of these vehicles to prevent accidents is increasing at the same rate. As a result of the accuracy of these abilities, it is very important because human life is in question. In today's technology, collision time calculation called TTC (Time to Collision) can be done in two different ways. The first of these methods is lidar-based computation. In this thesis, TTC will be calculated using camera-based method with different combinations of detectors and descriptors. The pros and cons of these methods will be discussed. The aim of this thesis work is to demonstrate rigorous performance, especially for the methods used for matching various combinations. In these experiments, 10 images taken from a real-time traffic scenario of the vehicle in front were used. This thesis includes seven methods for detectors and six methods for descriptors. These detectors and identifiers are used in 42 different combinations. The analysis includes four parameters such as total key point detection, total matches, total time in milliseconds, and performance ratio of total matches divided by total time. Unlike the studies used in the literature and taken as a reference study, the software algorithm used was changed and the combination determined as the most successful gave a more successful performance on vehicle models, unlike other images in the literature.