Mobese kameraları üzerinden özellik tabanlı sorgulama sağlayan dağıtık ve gerçek zamanlı akıllı trafik sistemi
Distributed and real-time intelligent traffic system which provides feature-based querying on surveillance cameras
Yazar: ISABEK TASHIEV
Danışman: DOÇ. DR. AHMET SAYAR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
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.
Mobese kameraları veya diğer gözetleme kameralarından gelen video görüntüleri çok büyük boyutlara ulaştığı için bunları işlemek tek bir bilgisayarda çok zaman almakta ve doğru bilginin doğru zamanda elde edilmesini zorlaştırmaktadır.
Bu problemler dikkate alınarak bu tez kapsamında;
•	Konu tabanlı olarak görüntüler içeriklerine göre kademeli olarak filtrelenerek farklı makinalara iş yönlendirilmektedir.
•	Tüm video görüntüleri üzerinde tek bir bilgisayar ile işlem yapmak yerine, işbirlikçi çalışan çok sayıda makinanın iş bölümünü içeren ölçeklenebilir dağıtık sistem altyapısı oluşturulmuştur. Bu yapı konu tabanlı yayınla-kaydol orta katmanı ile gerçeklenmiştir.
•	Son kullanıcılar farkı özelliklere göre (tip, renk, hız) arama kriterlerini belirleyek ve belirli konulara kaydolan kullanıcılara gelen görüntüler üzerinde daha az arama uzayında arama ve işlem yapmak zaman tasarrufu sağlanmıştır.
•	Gerçek zamanda gerçeklenmesi imkânsız olan bazı video görüntü işleme algoritmalarının, gerçek ya da gerçeğe yakın zamanda gerçeklenebilmesi sağlanmıştır.
Geliştirilen sistemin; alt yapı planlaması, trafik yönetimi ve trafik suçları ile mücadele gibi farklı alanlara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Traffic management and information systems need to obtain information about traffic with various sensors to control the traffic flow properly. In this context, videos are very actively used in traffic surveillance and control in recent years. With the help of image processing based on 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.
The most important reason not to be able to put real-time video processing applications into practice is that video data from surveillance cameras get very large in size, therefore using central processing techniques to process data and get the required information in right time and correctly is not an easy task.
Within the scope of this thesis, we deal with following issues by taking aforementioned problems into account,
•	Real-time streaming video data is going to be filtered and forwarded to the right processing node by using publish-subscribe messaging middleware.
•	Instead of classical approaches to centralized computation, a distributed scalable network of collaborating computation nodes is developed to process streaming real-time video data coming from traffic surveillance cameras.
•	End users have a capability of searching for a vehicle defined in properties such as type, color, and speed.
•	Some video processing algorithms which are impossible to realize in real-time is possible to realize and to use in real-world applications.
The proposed architecture can be utilized in different areas such as infrastructure planning, traffic management and traffic offenses.