Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
201746		A video tracker system for traffic monitoring and analysis / Trafik analizi ve gözlenmesi amaçlı video izleyici sistemi Yazar:MEHMET OCAKLI Danışman: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Kalman filtre = Kalman filter ; Markov modeli = Markov model ; Trafik yönetimi = Traffic management ; Çoklu hedef izleme = Multiple target tracking	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2007 142 s.
Bu çalısmada, trafik analizi ve gözlenmesi amaçlı bir video izleyici sistemigelistirmistir. Bu sistem, tasıtlar kameranın görüs alanında hareket ettikleri sürecetasıtları tespit eder ve izler. Bu sayede incelenen sahne hakkında trafik analizlerigerçeklestirilebilir. Bu analizler trafik akıslarını eniyilemekte ve potansiyel kazalarıtespit etmekte kullanılabilir. Tanımlanan problemin yüksek basarımlı çözümü içinbu çalısmada incelenen sahnenin sabit oldugu varsayılmıstır. Bu varsayım,hareketli nesnelerin sahnede daha dogru tespit edilmesini sagladıgı gibi sahnehakkında ön-bilgi toplanabilmesini de saglar.Bu çalısmada, çoklu tasıt takibi probleminin çözümü için, örtüsme, kısa sürelihedef kayıpları veya hatalı nesne tespitleri gibi sorunlarla basa çıkabilecek biralgoritma önerilmistir. Gelistirilen tasıt takip sistemi iki farklı takip algoritmasıbirlikte kullanılmaktadır: Çok modelli Kalman takibi ve Markov sahne bölmesitakibi. Bu tasıt izleme algoritmalarının gelistirilen örtüsme akıl yürütücüsüylebirlesimi ile hedef kaybı ve örtüsme gibi durumlarda takibin devamlılıgısaglanmaktadır. Gelistirilen sistem kavsak hakkında ön-bilgi toplayan ve dahasonra, bu ön-bilgileri takip sisteminin basarımını arttırmak için sahnemodellemesinde kullanan bir sistemdir.viiÖnerilen sistem gerçek görüntü dizileri üzerinde uygulanmıstır. Benzetimsonuçları, önerilen çoklu tasıt takibi sisteminin karmasık ortam kosullarında tasıttakibi sürdürebildigini ve örtüsme, hatalı tasıt tespiti ve ani yörünge degisikligi gibisorunlarla basa çıkabildigini kanıtlamıstır.Anahtar Kelimeler: Video izleme, trafik gözlenme ve analiz, çok modelli Kalmantakibi, Markov sahne bölmesi takibi, sahne modelleme.
In this study, a video tracker system for traffic monitoring and analysis isdeveloped. This system is able to detect and track vehicles as they move throughthe camera?s field of view. This provides to perform traffic analysis about thescene, which can be used to optimize traffic flows and identify potential accidents.The scene inspected in this study is assumed stationary to achieve highperformance solution to the problem. This assumption provides to detect movingobjects more accurately, as well as ability of collecting a-priori information aboutthe scene.A new algorithm is proposed to solve the multi-vehicle tracking problem that candeal with problems such as occlusion, short period object lost or inaccurate objectdetection. Two different tracking methods are used together in the developedtracking system, namely, the multi-model Kalman tracker and the Markov scenepartition tracker. By the combination of these vehicle trackers with the developedocclusion reasoning approach, the continuity of the track is achieved for situationssuch as target loss and occlusion. The developed system is a system that collectsa-priori information about the junction and then used it for scene modeling in orderto increase the performance of the tracking system.vThe proposed system is implemented on real-world image sequences. Thesimulation results demonstrates that, the proposed multi-vehicle tracking systemis capable of tracking a target in a complex environment and able to overcomeocclusion and inaccurate detection problems as well as abrupt changes in itstrajectory.Keywords: Video tracking, traffic monitoring and analysis, multi-model Kalmantracker, Markov scene partition tracker, scene modeling.