Görüntü işleme yönteminin Ankara hızlı raylı ulaşım sistemi güzergahında sefer aralıklarının optimizasyonuna yönelik olarak incelenmesi

Abstract

GORUNTU İŞLEME YÖNTEMİNİN ANKARA HIZLI RAYLI ULAŞIM SİSTEMİ GÜZERGAHINDA SEFER ARALIKLARININ OPTİMİZASYONUNA YÖNELİK OLARAK İNCELENMESİ (Yüksek Lisans Tezi) Kemal YAMAN GAZI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ocak 2001 ÖZET Bu çalışmada, öncelikli olarak görüntü işleme tekniği, teorik ve deneysel olarak incelenmiş ve bu teknik kullanılarak Ankara Hızlı Raylı Ulaşım hatlarında, istasyonlarda bekleyen yolcuların yoğunlukları oran olarak hesaplanmıştır. CCD kameralarla elde edilen gri-seviye görüntüler, bilgisayar ortamına aktarıldıktan sonra, görüntü segmentasyon işlemleri ile nesneler arka plandan ayrılmış ve ayrılan nesnelere ait görüntüler, görüntü güçlendirme metotları ile belirginleştirilmiştir. Bir sonraki aşamada, netleştirilmiş görüntülerin gri-seviye histogramlarından nesnelere ait alan bilgileri çıkartılmıştır. Son olarak, hesaplanan yolcu kalabalık oranı değerleri, Optimizasyon işlemlerine veri olarak kullanılabilir hale getirilmiştir. Bilim Kodu Anahtar Kelimeler Sayfa Adedi Tez Yöneticisi 625.01.04 Görüntü işleme, taşımacılık, Hızlı Raylı Sistem 148 Doç.Dr. Nizami AKTÜRK

AN INVESTIGATION INTO THE IMAGE PROCESSING TOWARDS THE OPTIMIZATION OF THE TIME BETWEEN THE HEADWAYS OF THE ANKARA RAPID RADL TRANSIT SYSYTEM (M.Sc. Thesis) Kemal YAMAN GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY January 2001 ABSTRACT In this study, the Digital Image Processing technique is investigated both theoretically and experimentally using image-processing method. The passengers waiting on the platform are determined in terms of image density in order to find the approximate number of passenger. First, the gray-level image data is acquired by a CCD camera, the objects have been extracted from the background of the image by utilizing the image segmentation or intermediate level processing, and then using image enhancement technique the remaining objects are investigated in detail. In the next step, the area information has been extracted from the gray-scale histogram of the image of isolated objects. Finally, the passenger intensity values that will be used as the input for the optimization of the time between headways are calculated. Science Code Key Words Number of Page Adviser 625.01.04 Image processing, transportation, Rapid Rail System 148 Assoc. Prof. Dr. Nizami AKTÜRK