Kablosuz iletişim yoluyla bir android cihaza bağlı nesne tanıma sistemi kullanan yarı özerk hareketli robotun tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Yükleniyor...
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Nesne algılama ve tanıma, robotik görüş alanındaki en zorlu araştırma konularından biri olarak kabul edilir. Çevre ve ışık koşullarının değişmesi ile ilgili birçok problemi çözmek için birçok algoritma önerilmiştir. Ancak konu aydınlatma koşulları, dönme açısı, kısmi nesneler vb. gibi tanıma sürecine dahil olan birçok zorluk nedeniyle hala araştırmya açık bir alandır. Bu çalışmada, ORB (Yönlendirilmiş FAST ve Döndürülmüş BRIEF) özelliklerini bulmaya dayalı bir tanıma yöntemi üzerinde çalışılmış, bu özellikler görüntüde belirli köşe noktalarıdır ve bu noktalar, nesnelerin dönüş açısı veya nesne büyüklüğünün değişmesi ile değişmez. Ayrıca bu özellikler aydınlatma değişikliğinden etkilenmez. ORB'nin önemli avantajları bulunmaktadır. ORB, BRIEF (İkili Sağlam Bağımsız Temel Özellikler) ve FAST (hızlı tanımlayıcılar) temelli metodolojileri içerir. İlave olarak, SIFT tanımlayıcı ve SURF tanımlayıcısındaki lisans kısıtlamalarından etkilenmez. Üçüncü olarak, rotasyon ve ölçek değişmez. Son olarak da GPU kullanımına gerek kalmadan düşük güçte elektronik kartlar üzerinde gerçek zamanlı olarak kullanıma imkan tanımaktadır. Bu tezde, özellik çıkarma yöntemi olarak ORB ile bir nesne tanıma sistemi gerçekleştirilmiştir. Nesneleri algılama ve tanıma görevlerini gerçekleştiren bir robot sistemi oluşturulmuştur. Gerçek zamanlı olarak kameradan elde edilen belirli bir video karesinden interset özelliklerini bulmak için ORB kullanılmakta. Ardından Brute-Force eşleştiricisini kullanarak tanıma gerçekleştirilmiştir. Görüntü eşleştirme aşaması için Brute-Force algoritmasında 0.65'lik bir uzaklık oranı kullanılmıştır.
The object detection and recognition are considered one of the most challenging research topics in the field of robotic vision. There are many algorithms proposed to solve many problems related to changing of environment and lighting conditions. Many algorithms have been proposed in this topic, but the topic is still to research because of many difficulties included in the recognition process like lighting conditions, the angle of rotation, partial objects, and so on. In this study, a recognition method based on finding the ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) properties will be studied, these properties are certain corner points in the image and these points do not change with the rotation angle of the objects or the change in the object size. In addition, these features are not affected by lighting changes. ORB has important advantages. ORB includes BRIEF ( Binary Robust Independent Elementary Features) and FAST (Features from Accelerated Segment Test) descriptors. In addition, the SIFT identifier and the SURF identifier are not affected by license restrictions. Third, rotation and scale do not change. Finally, it allows real-time use of low-power electronic cards without the need for GPU usage. In this thesis, an object recognition system was realized with ORB as a feature extraction method. A robot system has been created to perform objects of detection and recognition. We used ORB to find interset features in a given video frame obtained from the camera at real-time and then using Brute-force matcher to match a new video frame features with the object image that we want the robot to track it and recognize it. The matched point must have a distance ratio of 0.65.
The object detection and recognition are considered one of the most challenging research topics in the field of robotic vision. There are many algorithms proposed to solve many problems related to changing of environment and lighting conditions. Many algorithms have been proposed in this topic, but the topic is still to research because of many difficulties included in the recognition process like lighting conditions, the angle of rotation, partial objects, and so on. In this study, a recognition method based on finding the ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) properties will be studied, these properties are certain corner points in the image and these points do not change with the rotation angle of the objects or the change in the object size. In addition, these features are not affected by lighting changes. ORB has important advantages. ORB includes BRIEF ( Binary Robust Independent Elementary Features) and FAST (Features from Accelerated Segment Test) descriptors. In addition, the SIFT identifier and the SURF identifier are not affected by license restrictions. Third, rotation and scale do not change. Finally, it allows real-time use of low-power electronic cards without the need for GPU usage. In this thesis, an object recognition system was realized with ORB as a feature extraction method. A robot system has been created to perform objects of detection and recognition. We used ORB to find interset features in a given video frame obtained from the camera at real-time and then using Brute-force matcher to match a new video frame features with the object image that we want the robot to track it and recognize it. The matched point must have a distance ratio of 0.65.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Eşleştirme özellikleri, Brute-force, Nesne tanıma, Feature extraction
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Abdulmajeed, M. (2019). Kablosuz İletişim Yoluyla Bir Android Cihaza Bağlı Nesne Tanıma Sistemi Kullanan Yarı Özerk Hareketli Robotun Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
