Gömülü yaya belirleme sistemi tasarımı ve gerçeklemesi
Embedded design and implemetation of pedestrian detection system
Yazar: AHMET REMZİ ÖZCAN
Danışman: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; FPGA = FPGA

Özet:
Artan görüntü işleme çalışmaları ve gelişen teknoloji, görüntü işleme temelli sistemlerin uygulama alanlarını hızla genişletmektedir. Günümüzde, bilgisayarla görü sistemleri ile yüz tanıma, plaka tanıma, yaya tanıma gibi nesne tanıma uygulamalarına sıkça rastlanılmaktadır. Son yıllarda yaya tanıma sistemleri, otomotiv teknolojileri alanında da kendine uygulama sahası bulmakta, trafikte yaşanan kazalar ve nedenleri üzerine hazırlanan raporlar, bu alanda yapılan çalışmalar için motivasyon kaynağı olmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından hazırlanan raporlara göre, trafik kazaları dünya genelinde yılda 1.200.000 insanın ölümüne neden olurken, bu ölümlerin büyük bir çoğunluğunu yayalar oluşturmaktadır.
Bu çalışmada Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması ve Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılarak bir yaya tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Yaya tanıma uygulamalarında öznitelik çıkarıcı bir yöntem olarak sıklıkla kullanılan HOG algoritması Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) ile donanımsal olarak gerçeklenmiş, çıkarılan özniteliklerin sınıflandırılması ve yaya tanıma işi ise mikroişlemci üzerinde, SVM ile yazılımsal olarak yapılmıştır.
Tez çalışması kapsamında, tasarlanan sistemi gerçeklemek üzere FPGA ve mikroişlemcili bir düzenek kurulmuş, düzeneğin birimleri olan FPGA ve mikroişlemciyi haberleştirmek üzere basit bir arayüz kartı tasarlanmıştır. Kurulan düzenekte yer alan FPGA ve mikroişlemci birimlerinin seçiminde düzeneğin taşınabilirliği ve güç tüketimi ön planda tutulmuştur. Buna göre FPGA birimi olarak Terasic firmasının Altera DE0 Nano uygulama geliştirme kartı, mikroişlemci birimi olarak ise ARM mimarisi kullanan BeagleBone uygulama geliştirme kartı kullanılmıştır.
Gerçeklenen sistem, NICTA yaya veri tabanından alınan 2000 örnek ile eğitilmiş, aynı veritabanından alınan 2000 farklı örnek ile yapılan testlerde sınıflandırma başarımı %98.15 olarak ölçülmüştür.

Abstract:
mage processing based systems rapidly expand the application areas with developing image processing studies and technology. Object recognition applications such as face, licience plate, pedestrian recognition with computer vision systems is frequently encountered nowadays. In recent years, pedestrian recognition systems find its field of application on automotive technologies areas to prevent traffic accidents. Reports prepared on reasons of this accidents be motivation source for studies which is done in this area. According to the reports prepared by World Health Organisation (WHO), traffic accidents caused deaths of 1.200.000 person per year in the world and the vast majority of these deaths are pedestrians.
In this study, a pedestrian recognition application was developed by using Histogram of Oriented Gradients (HOG) algorithm and Support Vector Machine (SVM). HOG algorithm which is frequently used as a feature extraction method in pedestrian recognition applications was implemented in FPGA hardware then classification of extracted features and pedestrian recognition are done by SVM software by microprocessor.
In this thesis, a mechanism established including FPGA and microprocessor to implement designed system also a basic interface card designed for communicate with FPGA and microprocessor. Mobility and the power consumption are the first priority of selection that FPGA and microprocessor units mounted on assembled mechanism. Altera DE0 Nano application development board produced by Terasic company is used as a FPGA unit and BeagleBone application development board which use ARM architecture is selected as a microprocessor unit.
The implemented system is trained with the 2000 train samples of NICTA pedestrian database and obtained 98.15% classification performance with 2000 test samples.