Etkileşimli çoklu modellere dayalı video gözetim sistemi

Video tabanlı gözetim sistemleri artan güvenlik ihtiyaçları sebebiyle giderek yaygınlaşmaktadır. Bunun sonucunda, bu sistemler çok büyük miktarlarda kayıtlı görüntü veri analizi ihtiyacını beraberinde getirmektedir. Yazılım destekli sistemler, zaman alan görüntü analizinde operatörlere yardım etmek üzere geliştirilmektedir. Ayrıca, bu sistemler hareketli nesneleri takip ederek, takip sonuçlarını olası tehlikeli durumlar ve şüpheli aktiviteler için yorumlayarak gözetim verimliliğini arttırlar.Biz bu tezde, gerçek zamanlı ve güvenilir takip yeteneklerine sahip bir yazılım destekli gözetim sistemi sunuyoruz. Sistem, hareketli nesneleri değişken arka plan koşullarında adaptif bir Gauss'ların karışımı yöntemiyle tesbit eder. Tesbit edilen nesneler, ardışıl video karelerinde veri doğrulama ve eşleştirme algoritmalarıyla uygun olarak birbirleriyle eşleştirilir. Takip algoritması, sabit hız ve dönüş hareket modelleri üzerinde aynı anda çalışan etkileşimli çoklu model (IMM) kestiricisinin tahmin ve kestirim sonuçlarından yararlanır. Bu sistem, takip algoritmalarının tarafsız olarak değerlendirilmesine imkan veren özel bir takip ve gözetim performans değerlendirmesi (PETS 2001) veri kümesi üzerinde denenmiştir.