Automatic Detection of Aerial Vehicle in Cloudy Environment by Using Wavelet Enhancement Technique

Pakfiliz, Ahmet Güngör

doi:10.13164/re.2017.1169

Cited by 4 publications

(3 citation statements)

References 18 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…elde edilen görüntü, Evrilmiş Piksel Genlik Ölçüm (EPGÖ) görüntüsü olarak isimlendirilir [17]. Sürecin bu aşamasında parazit yankı etkilerini azaltmak ve hedef belirlenme olasılığını artırmak için klasik Sobel kenar tespit operatörü [18], [23] uygulanır.…”

Section: Hedef Tespiti Ve Takip Başlatılması 21 Ese Metoduunclassified

See 1 more Smart Citation

A Novel Approach for Automatic Detection and Tracking of Flying Objects

Pakfiliz¹

2019

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışmada yerden havaya takip görevlerinde kullanılan video sistemlerinin uçan nesneleri otomatik olarak tespit ve takip etmesi için yeni bir metot sunulmaktadır. Bu yaklaşımda uçan bir nesnenin varlığının tespiti için Standart Sapma bilgisinin kullanıldığı bir metot geliştirilmiştir. Tespit sonrası takip için ölçüm verisi takibe uygun hale getirilir, bu amaçla uçan nesnenin arka fona göre daha baskın hale gelmesi sağlanır. Hedefin takibi için gerçek zamanlı performans verebilen genlik bilgisi ilave edilmiş Etkileşimli Çoklu Model Olasılıksal Veri İlişkilendirme (EÇMOVİ-GB) algoritması kullanılmıştır. EÇMOVİ-GB algoritması temelde nokta verisi takibinde kullanılan bir algoritma olmakla birlikte bu çalışmada video takibinde kullanılabilirliği gösterilmiştir. Bu amaçla örneklenen video çerçevelerinin genlik bilgileri uygun olarak kodlanarak nokta verisi haline getirilir ve takip bu veri üzerinden gerçekleştirilir. Böylece hedefin otomatik olarak tespit edildiği, takibin başlatıldığı ve sürdürüldüğü bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritma değişik manevra, hedef tipleri ve arka fon gürültü durumları için incelenerek, başarılı sonuçlar elde edilmiştir. In this study, a new method is presented to automatically detect and track flying objects through video systems that are used for surface to air tracking tasks. In this approach, a method has been developed in which Standard Deviation is used to determine the presence of a flying object. The measurement data is adapted to track, so that the flying object becomes more dominant than the background. In order to track the detected target in real time, Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association with Amplitude Information (IMMPDA-AI) algorithm is used. Although the IMMPDA-AI algorithm is mainly a point tracking algorithm, in this study, its applicability to video tracking is shown. For this purpose, the amplitude information of the sampled video frames is encoded as point data and the tracking is performed on this data. Thus, an algorithm has been developed in which the target is automatically detected, track initiated and continued. The algorithm is evaluated for different maneuvers, target types and clutter situations, and successful results are obtained.

show abstract

Section: Hedef Tespiti Ve Takip Başlatılması 21 Ese Metoduunclassified

“…Bu çalışmada ölçüm verisini tespite ve takibe uygun hale getirmek için 3 adımlık bir metot kullanılmıştır [17]. İlk adımda piksel şiddetlerinin tersi alınarak hedeften kaynaklanan piksel şiddetlerinin arka fona göre kuvvetlenmesi sağlanır.…”

Section: Introductionunclassified

A Novel Approach for Automatic Detection and Tracking of Flying Objects

Pakfiliz¹

2019

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Object detection is basically divided into traditional methods and machine learning methods. In traditional methods, background subtraction, optical flow and frame difference methods are generally used [1], [2]. Although these methods have been prior in use, machine learning and deep learning algorithms provide higher accuracy and speed.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

5.1 Aircraft Tracking with Single Camera and RF - System Synchronization

Tutay¹,

Karagöz²

2022

Proceedings - Ettc2022

View full text Add to dashboard Cite

Flight tests are carried out to complete the flight test campaigns. During flight test, safety and time factors are at the forefront. The safety of aircraft during flight, reducing flight test schedule are provided by telemetry systems. In some cases, such as GPS loss, jamming, the radio frequency tracking methods used in these systems may be insufficient. In order to eliminate this situation, auxiliary systems have been developed for telemetry systems. In this study, a camera system will be used as an auxiliary system since camera systems provide visual tracking and are inexpensive. The aim of this study is to perform visual tracking with a single camera with deep learning methods and to synchronize with these systems to assist RF tracking systems.

show abstract

Flank angle measurement based on improved Sobel operator

Jing

2020

Manufacturing Letters

View full text Add to dashboard Cite

Automatic Detection of Aerial Vehicle in Cloudy Environment by Using Wavelet Enhancement Technique

Abstract: Abstract.Automatic

Cited by 4 publications

References 18 publications

A Novel Approach for Automatic Detection and Tracking of Flying Objects

A Novel Approach for Automatic Detection and Tracking of Flying Objects

5.1 Aircraft Tracking with Single Camera and RF - System Synchronization

Flank angle measurement based on improved Sobel operator

Contact Info

Product

Resources

About