Yaya tespitinde kullanılan farklı çalışmaların deneysel analizi

Abstract

Bu tezdeki amaç video çerçeveleri arasındaki farkların analizine dayalı olarak yayaların izlenmesi,yayaların tespiti ve yaya hareketlerini izleyen videonun farklı algoritmalar denenerek oluşturulması ve daha önce yapılan farklı benzer çalışmaların deneysel olarak analizi ve bizim oluşturduğumuz algoritmayla karşılaştırılmasıdır.Bu işlem çekilen çeşitli çekilen videolar aracılığı yapıldı.Projemiz şu adımları izlemektedir; video renkli tonlardan gri tonlara çevrildi,gri tonlarda arka plan hesaplandı, videodaki her bir kareden arka plan çıkarıldı ve çıkan bu sonuçlar normalize edilerek kmeans algoritmasına göre ikili veriye çevrildi, bulunan bu karelerin belli alandan daha küçük alana ve gürültülere sahip olanları elenerek,kalanların içlerindeki boşluklarında morfolojik işlemler kullanılarak doldurulması işlemi ile yayaların videodaki pozisyonları tespit edildi. Buna ek olarak,yaya tespiti için farklı algoritmalar üretilmiş ve test edilmiştir.Ardından, daha önce yapılmış farklı benzer çalışmaların deneysel analizi yapılmış ve bizim algoritmamızla, daha önce yapılmış farklı benzer çalışmaların karşılaştırma işlemi yapılmıştır.

This thesis aim is monitoring of pedestrians, pedestrian detection, creation of pedestrian movements following the video with trying different algorithms based on differerence analysis between video frames and experimental analysis of previous studies and comparision of our algorithm and previous studies.This project is made with image processing techniques for detecting pedestrians.This process was done with some different recording videos. The project includes these steps; converting rgb to grayscale , calculating background with grayscale, subtracting video frame to background for each video frame and kmeans algorithm to make threshold in the frame to convert it black and white frame(binary frame), some of regions to delete the noise and smaller than the obvious region on the frames,and doing morphlogic operation for each videos frames.After performing all these steps over frames, the regions with the pedestrians were detected.Moreover,different algorithm is produced and tested for detecting pedestrians. After that, previous studies is done experimental analysis and comparison process with our algorithm.