Trafik Video Analiz Verilerinden Anomali Tespit ve Diferansiyel Gelişim Algoritması Uç Öğrenme Makinesi ile Sınıflandırma

Authors : Derya AVCI, Yasin SÖNMEZ
Pages : 115-124
Doi:10.46460/ijiea.900251
View : 45 | Download : 13
Publication Date : 2021-12-31
Article Type : Research Paper
Abstract :Kameralar ile elde edilen videolarda hareketli nesne tespit ve takibi ile nesne hakkında anlamlı ve yorumlanabilir bilgi elde edilmesi süreci, video analizi olarak tanımlanabilir. Karayolu trafik akış videolarının analizi ise hareket eden nesnelerin insert ignore into journalissuearticles values(taşıt ve yaya); izlenen yol için belirlenen kurallar dışında davranış sergilemeleri insert ignore into journalissuearticles values(anomali); durumunun tespit ve uyarı sistemi olarak ifade edilebilir. Bu çalışmada karayolu trafik akış videolarında hareket eden nesnelerin anomali davranışlarını tespit ederek verileri makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma yapılmıştır. Çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada hareketli nesnenin tespiti için arka/ön plan bölütleme yöntemlerinden Gauss Karışım Modeli insert ignore into journalissuearticles values(GKM); ve nesnenin videoda takibi yapılabilmesi için Kalman Filtre-Macar Algoritması yöntemleri kullanılmıştır. İkinci aşamada tespit edilen nesneye ait koordinat bilgilerini kullanarak konum, süre, hız ve şekil verileri elde edilmiştir. Hazırlanan özgün algoritmaya dayalı özellik çıkarma yazılımı ile nesneler için anomali durumlarını içeren özellikler tablosu oluşturulmuştur. Son aşamada ise özellik tablosundaki veriler; Uç Öğrenme Makine insert ignore into journalissuearticles values(UÖM); yönteminin, gizli katmandaki nöron sayıları ve aktivasyon fonksiyonları Diferansiyel Gelişim Algoritması insert ignore into journalissuearticles values(DGA); ile optimize edilerek geliştirilen DGAUÖM yöntemi ile sınıflandırma yapılmıştır. Geliştirilen yöntem ile elde edilen sonuçlar diğer makine öğrenme yöntem insert ignore into journalissuearticles values(Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Yapay Sinir Ağı); sonuçları ile karşılaştırılmış ve başarım %100 ile en yüksek çıkmıştır.
Keywords : Akıllı Trafik İzleme Sistemi, Anomali Durum Tespit, Diferansiyel Gelişim Algoritması

ORIGINAL ARTICLE URL