Foto-kapan Görüntülerinde Hareketli Nesne Tespiti ve Konumunun Belirlenmesi
Moving Object Detection and Localization in Camera-Trap Images
Yazar: Şimşek, Emrah; Barış, Özyer; Özyer, Gülşah Tümüklü
Dergi: Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 12 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hareketli Nesne Tespiti,Değişen Gauss Ortalama,Çerçeve Farkı,Fotokapan

Foto-kapanlargenellikle ormanlık arazide sabit noktaya yerleştirilmiş ve doğal yaşamıizlemek için kullanılan görüntüleme cihazlarıdır. Foto-kapanlar kullanılarakcanlıların doğal yaşamı üzerinde araştırma yapmak amacıyla milyonlarca görüntükaydedilmektedir. Kaydedilmiş görüntüler üzerinde bilgisayar tabanlı yöntemlerile canlıların tespit edilmesi ve tanınması amacıyla otomatik yöntemlergeliştirilmektedir. Ayrıca foto-kapan görüntülerinde arka plankarmaşıklığı, arka planın hareketli olması, ışık şiddeti değişimi ve nesneninparçalı olması gibi problemler hareketli nesne tespitini zorlaştırmaktadır.Literatürde bu amaçla yapılan çalışmalarda hareketli nesnelere ait modelgörüntüler görüntü içerisinden el ile tespit edilerek sınıflandırma tabanlıyöntemlerde ön bilgi olarak kullanılmaktadır. Nesnelere ait modelgörüntülerin el ile tespit edilmesi ve kırpılması zor, zahmetli, zaman alan birsüreçtir ve yüksek iş yükü gerektirmektedir. Çalışmamızda bu iş yükünü azaltmakamacıyla doğal ortamdan elde edilmiş foto-kapan görüntülerinde nesnelere ait önbilgi kullanılmadan hareketli nesneler otomatik tespit edilmiş ve hareketlinesnelerin görüntüdeki konumları belirlenmiştir. Önerilen yöntemde hareketlinesnelerin tespit edilmesi için görüntülere arka plan çıkarma ve çerçeve farkıyöntemleri uygulanmıştır. Arka plan modelinin oluşturulması için Değişen GaussOrtalama ve Gaussların Karışımı, gürültülerin azaltılması ve nesnelerinbelirginleştirilmesi amacıyla Gauss Bulanıklığı ve Medyan filtre, ön plantespitindeki hataların giderilmesi için OTSU eşikleme kullanılmıştır.Foto-kapan veri setlerinde hareketli nesne tespit etme başarısı %83, nesnekonumlandırma başarısı ise %80 olarak elde edilmiştir.

Camera-traps are usually placed on a fixed point in a forest land and are  used to monitor natural life. Millions of images are recorded to investigate  the natural life of living things by using camera-traps. Computer based  automatic methods are developed for detecting and identifying living things  on recorded images. Also problems such as background complexity, moving  background, change of light intensity and fragmentations of the object in  camera-trap images make moving object detection difficult. In the literature,  for this purpose the model images of moving objects obtained from manually  are used as preliminary information in classification based methods. Detecting and cropping  model images of the objects manually is a difficult, laborious,  time-consuming process and requires high workload. In our study, To reduce  this workload it was aimed to detect moving objects automatically and to  determine the location of moving objects in camera-trap images that obtained  from natural environment. In the proposed method for this purpose, background  extraction and frame difference methods were applied to the images. Gaussian  Average and Mixture of Gaussian were used to create a background model.  Gaussian Blur and Median Filter were used to reduce noise and to clarify objects.  .OTSU thresholding was used to eliminate the errors of foregrounds. In the  camera-trap data sets, the success of detecting moving objects was 82% and  the object localization success was 80%.