MPEG videolardan hareket vektörleri ve arka plan çıkarımı kullanarak trafik akış hızı ve araç yoğunluğunun belirlenmesi
Extracting traffic flow velocity and vehicle density within MPEG videos using motion vectors and background estimation technique
Yazar: MUHAMMET BALCILAR
Danışman: PROF. DR. AHMET COŞKUN SÖNMEZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Hız ölçme = Velocity measurement ; MPEG = MPEG ; Trafik akışı = Traffic flow

Özet:
İstanbul'un trafiğini tespit etmek amacıyla kurulan İstanbul Büyükşehir Belediyesi TrafikKontrol Merkezi'ne bağlı İstanbul'un önemli noktalarına yerleştirilen sayıları 2006 yılınınsonu itibariyle 150'ye kadar çıkan trafik kontrol kameraları mevcuttur. Bu kameralarınbaşında bulunan operatörler, görüntüleri devamlı izleyerek acil bir durumda gerekli yerlereçağrı yapmakta, oluşan trafik sıkışıklığını not etmektedirler. Bu iş insan bağımlı olarakgerçekleştirildiğinden insan gücü masrafı ve insandan kaynaklanan bazı hatalı sonuçlarolabilmektedir.Tez çalışması boyunca geliştirilen sistemle yolun yoğunluk durumu, yoldan geçen araçlarınortalama hızları gibi planlamada önem arz eden iki parametre çıkartılmıştır. Bu sayedekamera görüntüleri otomatik işlenip trafik planlaması için gerekli parametreler elde edilmiştir.Araçların ortalama hızları, MPEG sıkıştırma biçimi içinde saklı bulunan hareket vektörlerikullanılarak hesaplanmıştır. Bu sayede karmaşıklığı yüksek olan optik akış çıkarımı, düşükmaliyetli algoritmayla gerçeklenebilmiştir. Bu hareket vektörleri geometrik dönüşümesokularak yol düzlemindeki gerçek hareket miktarları hesaplanmıştır.Yol yoğunluğunun tespitinde önemli bir adım olan arka plan çıkarımı, olasılıksal bir modelolan Gauss Karışım Modeli ile gerçeklenmiştir. Ön plan ise, temel fark işlemi ve süzgeçlerleişaretlenmiştir. Daha sonra, araçların kapladığı alan, yolun kapladığı alana oranlanarakyoğunluk bilgisi elde edilmiştir.Geliştirilen sistemin performansı, Trafik Kontrol Merkezine ait 10 değişik kameradan eldeedilen toplam 200 dakikalık MPEG kayıtları kullanılarak ölçülmüştür. Buna göre hızçıkarımının her türlü çevre şartlarında %10 hatanın altında çalıştığı, yoğunluk çıkarımının isegece ve ışık miktarının oldukça hızlı değiştiği bulutlu günler dışında istenen performansısağladığı görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Trafik Akışı, Hız Ölçme, MPEG, Trafik Parametreleri, Araç Yoğunluğu,Geometrik Düzeltme, Arka Plan Çıkarımı

Abstract:
Metropolitan Municipality of Istanbul establishes a foundation called ?Traffic ControlCentre?. This foundation has nearly 150 traffic cameras (in 2006) at the important points ofIstanbul for watching the traffic situation. Operators watch this cameras scene continuously,they declare situation if undesirable event occurs. This system is occur waste of manpower,and cause of depending manpower, there may be a lot of errors.During thesis, developed system extract two most important parameter from traffic camerasare vehicle density and average vehicle velocity. By this mean we provide data for trafficplanning automatically.Average vehicle velocity is extracted by motion vector which exist in MPEG format. By thismean optical flow is found by less complexity algorithm. Geometric correction wasimplemented to this motion vector for finding real motion.Background estimation which is the most important step for finding average vehicle densitywas calculated by probability based model that called Gaussian Mixture Model. For calculateforeground, basic subtraction to current image from background image and some noisy filterwas implemented. Ratio of foreground and background was declared average vehicle density.For measuring the performance of developed system, used nearly 200 minutes traffic camerasrecord which is belong 10 different cameras. Velocity extraction performs everyenvironmental situation under %10 error rate, but average vehicle density extraction is notsuccessful at night, or variable light conditions as cloudy days.Keywords: Traffic Flow, Velocity Measurement, MPEG, Traffic Parameters, VehicleDensity, Geometric Correction, Background Estimation