Hareketli senaryolarda arka plan modellemeli nesne belirleme sisteminin tasarımı
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Arka plan çıkartım tekniği, video analiz sistemlerinin ilk ve önemli adımıdır. Bu teknik önemlidir; çünkü analizlerin doğru yapılması ve değerlendirilmesi bu metodun güçlü yapısına bağlıdır. Arka plan çıkartım tekniğinin model yapısı, eşik parametre ve model güncelleme teknikleri, bu metodun önemli bileşenleridir. Bu bileşenlerin uygun seçimi özellikle dinamik sahnelerde analiz yapmayı zorlaştıran birçok etkeni ortadan kaldırır. Bu çalışma hem bilgisayar donanımı hem de sınırlı kaynaklara sahip Xilinx Zynq ZC702 deneme kartı üzerinde yapılmıştır. Bilgisayar donanımı üzerinde tasarlanan uyarlanabilir arka plan eşik ve güncelleme parametreleri hem uygunlaştırılmış KDE (Çekirdek Yoğunluk Kestirimi) metoduna hem de literatürde yaygın olan metotlara uygulanmıştır. Bu parametrelerin bu yöntemler üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Ayrıca önerilen yapı ile literatürdeki diğer yöntemler karşılaştırılarak performans değerlendirmesi yapılmıştır. Bu parametrelerin yöntemler üzerinde olumlu performans arttırıcı etkisi gözlenmiştir. Xilinx Zynq ZC702 deneme kartında önerilen yapıyı gerçekleştirmek için donanım hızlandırıcılarının tasarımı gerçekleştirildi. Bu tasarımda tasarım süresini kısaltan ve analizi kolaylaştıran Vivado HLS (Yüksek Seviye Sentez) aracı kullanılmıştır. Vivado HLS'de uygulama için gerekli donanım hızlandırıcıların, kaynak kullanımları ve performansları değerlendirilmiştir. Donanım hızlandırıcılarının doğruluğunu test etmek için hem C test tezgahı hem de lojik test simülatörü kullanılmıştır. Son olarak, Xilinx Vivado Design Suite ve yazılım geliştirme kiti (XSDK) kullanılarak tasarım güç tüketimi, kaynak kullanımı ve gerçek zamanlı performans analizi yapıldı. Background subtraction technique is the first and important step of video analysis systems. This technique is important because correct analysis and evaluation of the video analysis depend on the strong structure of this method. Model structure of background subtraction technique, threshold parameter and model update techniques are important components of this method. The correct choice of these components eliminates many factors that make it difficult to analyze, especially in dynamic scenes. This study was carried out on both computer hardware and the Xilinx Zynq ZC702 evaluation card, which has limited resources. Adaptive background threshold and update parameters designed on computer hardware were applied to both the optimized KDE (Kernel Density Estimation) method and the methods common in the literature. The effects of these parameters on these methods were analysed. In addition, by comparing proposed structure with other methods in the literature, the performance evaluation was made. The performance enhancing effect of these parameters on the methods was observed. In order to realize the structure proposed on Xilinx Zynq ZC702 evaluation card, the design of hardware accelerators were implemented. In this design, Vivado HLS (High Level Synthesis) tool, which reduces design time and eases analysis was used. In the Vivado HLS, resource usages and performances of hardware accelerators required for implementation were evaluated. Both the C test bench and the logic test simulator were used to test the correctness of the hardware accelerators. Finally, by using Xilinx Vivado Design Suite and software development kit (XSDK), design power consumption, resource usage and real-time performance analysis were carried out.
Collections