Multi-object tracking by associations on temporal window

Bu tezde görüntü üzerinde çoklu nesne araç takip sistemi önerilmiştir. Ardışık çerçevelerde nesnenin birim pozisyon değişikliğini nesnelerin aidiyetleri uzerine minimum maliyet maksimum akış problemini çözerek oluşturulmaktadır. Son yıllardaki Evrişimli Sinir Ağları işleyiş süresi ve nesne tespiti performans artışları "tespit-ederek-takip" yaklaşımını oluşturmuştur. "Tespit-ederek-takip" yaklaşımı ardışık çerçevelerde tespit edilmiş nesneler uzerinden data veya kimlik cağrışımları yapılması yöntemidir. Onerilen takip sistemi otonom surus uygulamalarını hedef almaktadir; hareketli şekilde kaydedilmiş sahne kayıtları, hareket eden merkez araçtan, üzerinde çalışma kabiliyeti bulunmaktadir. Nesne tanımlama görevi 3 adet ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş daha sonrasında ise KITTI nesne tanimlama veri seti uzerinde son katman ayarları yapılmıs Faster R-CNN Inception ResNet v2 ağından oluşan Sinir Ağları Topluluğu ile gerçekleştirilmektedir. Ayrıca Sinir Ağları Topluluğunun ürettiği sınırlayıcı nesne pozisyon kutularini birşeltirilmesi icin yeni bir metod önerilmiştir. Otonom sürüş için gerekli sayısal olarak karmaşık gereksinimler, konumlandırma, doluluk kafesleme guncellemesi, alıcı füzyonu, yörünge planlama vb., gereksinimlerle onem duyularak hesaplama kaynakları iki veya üç görüntü çerçevesinde geçici zaman aralığına odaklanılarak efektif bir sekilde kullanılmıştır. Geçici penceredeki olası bütün cağrışımlar yerine seyrek yakınlık ağı oluşturularak minimum maliyet maksimum akış problemi çözülmüştür. Hesaplama bakımından daha hafif bir versiyonda denenmiştir, ardışık iki görüntü çerçevesinde tespit edilmiş nesneler için ikili graf benzerlik ağırlıkları doğrusal toplam atama problemi, Macar Algorithmasi ile çözülmüştür. Önerilen yöntemlerin değerlendirilmesi KITTI Nesne Takibi Değerlendirme 2012 veri setinde 'Araba' sınıfı ile gerçekleştirilmiştir. KITTI Nesne Takibi veri seti 8.008 görüntü çerçevesinden oluşan 21 eğitim ve 11.095 görüntü çerçevesinden oluşan 29 test sekansı içermektedir. Çerçeveler saniyede 10 defa ile ölçümlenip kaydedilmiş, her sekansin birbirinden farklı uzunluğu ve değerlendirdiği hareket senaryoları içermektedir. Önerilen model ortalama olarak 20 hertz frekans ile çalışmakta olup cevrimiçi modeller ile kıyalandığında KITTI siralamasinda MOTA, MT ve ML metriklerinde ikinci olup, IDS metriğinde en iyi performansı göstermiştir.