Video Gözetim Sistemlerinde Anomali Tespiti Üzerine Bir Derleme

Öz, Kadriye; Görgünoğlu, Salih

doi:10.31202/ecjse.67174

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 38 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Son yıllarda hareket algılama ile ilgili birçok farklı alanda çalışmaların olduğu yapılan literatür taramasında görülmüştür. Hareket algılama çalışmalarında genellikle bilgisayarlı görü ve sensör tabanlı yaklaşımlar kullanılmaktadır [10][11][12][13][14]. Hareket algılama sistemi, yaşam alanımızı veya çalıştığımız kurumu korumanız için geliştirilmiş en önemli analiz yöntemlerinden biridir.…”

Section: Hareket Algılama Tespitiunclassified

Yeraltı Metro Hatlarında Video Analiz Yöntemiyle Olay Algılama Kontrolünün Gerçekleştirilmesi

Çekerek¹,

Kandilli²,

Kuncan³

2020

El-Cezeri Fen Ve Mühendislik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Son yıllarda güvenlik uygulamaları ile alakalı olarak hem akademik hem de teknolojik çalışmalar oldukça yaygın olarak üstünde durulan konulardan birisi haline gelmiştir. Güvenlik uygulamaları için genellikle kameradan alınan görüntülerin analiz edildiği birçok farklı çalışma mevcuttur. Hatta son zamanlardaki salgın vb. hastalıkların teşhisine yardımcı olabilmek adına kamera görüntüleri kullanılarak insanların herhangi bir hastalığa sahip olma ihtimali konusunda da kullanım alanında yeni uygulamalara öncülük ettiği görülmektedir. Bu çalışmada, metro hatlarında güvenlik amacıyla kullanılan kameralardan alınan görüntüler ile video analiz çalışmaları yapılarak kullanıcıların güvenli seyahat etmelerine imkan sağlayacak potansiyel bir uygulama çalışması yapılmıştır. Video analiz yönteminde yazılım içerisine yazılan çeşitli algoritmalar ile sisteme belirli senaryolar tanımlanarak olay algılama kontrolü gerçekleştirilmiştir. Hareket algılama, durağan durum tespiti, şüpheli paket tanımlaması, panik-koşuşturma durumları, şüpheli yüz ifadesi ve olağan dışı kalabalık durumları metro hatlarında kullanılan video analiz yöntemlerindendir. Verilen analiz yöntemlerinin genel çalışma prensipleri belirtilmiş ve özellikle sisteme senaryo olarak tanımlanan hareket algılama ile şüpheli yüz tanıma teknolojisi üzerinde durulmuştur. Video analiz yöntemi ile gerçekleşen senaryolar eşzamanlı olarak e-posta göndererek yaşanan olayları sistem üzerinden otomatik olarak ihbar etmesi sağlanmıştır. Yapılan çalışma ile başta kalabalık şehirlerdeki ulaşım araçlarında olay algılama konusunda ve benzer birçok farklı alanda kullanılması potansiyel bir çalışma olduğu düşünülmektedir. Çalışmada belirtilen senaryo ve yaklaşımların, farklı alan ve konular için de yeniden tasarlanarak benzer başarılı çalışmaların devamının gelmesinin muhtemel olduğu belirlenmiştir.

show abstract

Section: Hareket Algılama Tespitiunclassified

Yeraltı Metro Hatlarında Video Analiz Yöntemiyle Olay Algılama Kontrolünün Gerçekleştirilmesi

Çekerek¹,

Kandilli²,

Kuncan³

2020

El-Cezeri Fen Ve Mühendislik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The background is only tied to the previous frame, which allows it to give better results as compared to other methods in case of presence of noise arising out of environmental effects, and for adaptation when there is a change of background. The reason why the method is used in the analysis of highway traffic flow videos is that it offers a powerful solution in static background videos [16].…”

Section: Mixture Of Gaussiansmentioning

confidence: 99%

A Novel Approach in Analyzing Traffic Flow by Extreme Learning Machine Method

2019

View full text Add to dashboard Cite

The objective of this study is to detect abnormal behaviours of moving objects captured in highway traffic flow footages, classify them by using artificial learning methods, and lastly to predict the future thereof (regression). To this end, the system being the object of the design and application consists of three stages. In the first stage, to detect the moving object in the video, background/foreground segmentation method of Mixture of Gaussian (MOG), and to track the moving object, Kalman Filter-Hungarian algorithm method have been used. In the second stage, by using the coordinates of the object, such details as location, distance in terms of time, and speed of the object are obtained, and by using total pixel count data relating to the shape of the object are obtained. The software based on the specifically elaborated algorithm compares these data with the data in the table of rules set down for the road under surveillance, and generates an attribute table comprising anomalies of the objects in the video. In the last stage, however, the data included in the attribute table have been classified and predictions by the artificial learning method, Extreme Learning Machine (ELM) made.

show abstract

Video Gözetim Sistemlerinde Anomali Tespiti Üzerine Bir Derleme

Cited by 2 publications

References 38 publications

Yeraltı Metro Hatlarında Video Analiz Yöntemiyle Olay Algılama Kontrolünün Gerçekleştirilmesi

Yeraltı Metro Hatlarında Video Analiz Yöntemiyle Olay Algılama Kontrolünün Gerçekleştirilmesi

A Novel Approach in Analyzing Traffic Flow by Extreme Learning Machine Method

Contact Info

Product

Resources

About