Arka plan çıkartma yöntemlerinin gerçek zamanlı uygulamalar için iyileştirilmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2010
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Niğde Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tezde arka plan çıkartma yöntemlerinin gerçek zamanlı uygulamalar geliştirilmesi için iyileştirilmesine yönelik önerilen özgün bir yaklaşım sunulmuştur. Gerçek zamanlı uygulama olarak yüksek işlem gücü gereksinimi duyan plaka yeri tespit problemi ele alınmıştır. Öncelik ile plaka yerinin bulunmasına yönelik YSA tabanlı 3 özgün yöntem bu tezde geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntemlerin gerçek zamanlı bir uygulama olarak kullanılabilmesi için çerçeve işleme hızının iyileştirilmesi amacı ile Genetik algoritma ve arka plan iyileştirme entegrasyonuna dayalı iki yaklaşım geliştirilmiştir Yapılan incelemeler arka plan iyileştirme ve entegrasyonu sonucunda plaka yeri bulma probleminin, ışık değişimleri ve hareketli gölgelerden kaynaklanan problemlerden etkilenmeden yüksek hızda çerçeve işleme hızına ulaştığı görülmüştür.
In this thesis a novel method for an improved background estimation is proposed in order to embed it into real-time applications. Licence plate detection problem, which is computationally highly expensive one, is considered as a real time application. First of all three novel approaches based on ANN have been proposed for licence plate detection problem. For a real time application of these approaches frame processing rate should be. For this purpose we have proposed the integration of search space shrinkage using Genetic Algorithm or improved background estimation. The results show that the proposed method for improved background estimation to the licence plate detection problem has resulted in real time processing of intensive flow of information.
In this thesis a novel method for an improved background estimation is proposed in order to embed it into real-time applications. Licence plate detection problem, which is computationally highly expensive one, is considered as a real time application. First of all three novel approaches based on ANN have been proposed for licence plate detection problem. For a real time application of these approaches frame processing rate should be. For this purpose we have proposed the integration of search space shrinkage using Genetic Algorithm or improved background estimation. The results show that the proposed method for improved background estimation to the licence plate detection problem has resulted in real time processing of intensive flow of information.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
