Akan video görüntüleri üzerinden, dağıtık, işbirlikçi ve gerçek zamanlı araç tanıma ve boyutlarına göre sınıflandırma sistemi
Distributed, collaborative and real-time vehicle detection and size classification over the video streams
Yazar: SEDA KUL
Danışman: DOÇ. DR. AHMET SAYAR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Trafik yönetim ve bilgi sistemlerinin trafik akışını düzgün bir şekilde sağlayabilmesi
için çeşitli algılayıcılar yardımıyla trafikle ilgili bilgileri elde etmesi gerekmektedir.
Bu kapsamda, son yıllarda trafik gözlemi ve denetiminde video kameralarının
kullanımı çok yaygınlaşmış ve aktif olarak kullanılmaktadır. Görüntü işleme tabanlı
video izlemeye dayalı trafik sistemleri yardımıyla plaka tanıma, araç sayısı bulma,
trafik yoğunluğu tespiti, araç hızı hesaplanması, şerit ihlalleri ve araç sınıflandırma
gibi birçok çalışma yapılabilmektedir.
Gerçekleştirilen tez kapsamında iki temel işlem gerçekleştirilmiştir: (1) araç
görüntülerinin sınıflandırması ve (2) sınıflandırılmış görüntülerin konu tabanlı olarak
yayınla/kaydol sistemi ile istemcilere gönderilmesi. İlk olarak kamera
parametrelerinden (kameranın yüksekliği, yolu görüş açısı vs.), kalibrasyonundan ve
otoyola ait herhangi bir bilgiden (arabaların hareket yönü, şerit çizgileri vs.) bağımsız
olarak otoyolunu yukarıdan görecek şekilde yerleştirilmiş herhangi sabit bir kamera
ile elde edilen araç görüntüleri farklı sınıflandırıcılar ile araba, orta sınıf araç ve
büyük sınıf araç olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Daha sonra sınıflandırılan
görüntüler konu tabanlı (topic-based) yayınla/kaydol mesajlaşma protokolü
yardımıyla istemcilere gönderilmesi gerçekleştirilmiştir. Otoyol üzerindeki sabit bir
video kameradan alınan görüntüye, ilk olarak ön plan-arka plan çıkarımı (araç ve
araç değil) uygulanmıştır. Elde edilen ön plan görüntüsü farklı filtreleme
yöntemleriyle gürültülerinden arındırılarak ve hareket halindeki imge bölgeleri
(araçlar) tespit edilmiştir. Ardından sınıflandırıcıda kullanılması için özellik vektörü
oluşturulmuştur. Özellik vektörü; araçlara ait geometrik tabanlı (en, boy, yükseklik)
özellikler, görünüm tabanlı özellikler (Ölçek Bağımsız Özellikler (SIFT) ve
Hızlandırılmış Gürbüz Özellikler (SURF)) ve ikili imge özelliklerinden (alan oranı,
en-boy oranı, majör ve minör eksen uzunluğu, çevre vs.) oluşmaktadır. Sınıflandırıcı
olarak Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine - SVM), Yapay Sinir
Ağları (YSA) ve AdaBoost kullanılarak ilgili görüntüler üzerinde araçlar küçük, orta
ve büyük sınıf olarak etiketlenmiştir. Sınıflandırma başarısı; doğruluk (accuracy),
hassaslık (recall), ve kesinlik (precision) metriklerine göre değerlendirilmiştir.

Abstract:
Traffic management and information systems need to obtain information about
traffic with various sensors to control the traffic follow properly. In this context,
videos are very actively used in traffic surveillance and control in recent years. With
the help of image processing based video surveillance system in traffic management
systems, many studies are done. Some of these are: license plate recognition, finding
the number of vehicles, traffic density detection, vehicle speed calculation, detection
of lane violations and vehicle classification.
Within the proposed thesis, two basic operations have been carried out: (1)
classification of vehicle imaginaries and (2) transferring classified images to the
registered/subscribed users via topic based publish/subscribe system. Firstly, vehicle
images are obtained from videos which are taken from an uncalibrated camera which
sees any highway from above. This camera is independent from some parameters
(height of the camera, the viewing angle of the road etc.), calibration, and any
highway information (direction of movement of the car, lane markings, etc.).
Secondly, obtained vehicle images are divided into three classes (car, van or truck)
using different classification algorithms. Finally, classified vehicle images are sent to
registered users via topic based publish/subscribe system. In this thesis, moving
blobs are detected by a background-foreground extraction algorithm, classification is
done by extracting geometric features (width, length, height), appearance-based
features (Scale-invariant feature transform (SIFT) and speeded-up robust features
(SURF)) and binary features (area ratio, aspect ratio, major and minor axis length,
diameter, etc.) of detected blobs and by giving those features to different classifiers
such as support vector machine (SVM) classifier, artificial neural network (ANN),
and AdaBoost classifier. Classification performance will be evaluated according to
different metrics such as accuracy, recall, and precision.