Performance Comparison of Image Processing Based Methods Developed to Classify Moving Objects Captured by Camera from Unmanned Land Vehicles

In this study, performance comparison of two assistant systems were developed on the basis of image processing for detecting moving objects along the route of unmanned ground vehicles used as mobile platform. The geographical position data provided from global positioning system was used to develop on the assistance systems. In the study, modeled background images according to their geographical locations are handled in two different ways as reference model and instant model. Reference models are derived from default background (background without moving objects), and instant models are derived from real-time background images. The results of the comparison are classified using artificial neural network techniques. In the first method, the reference and instant frames are aligned using twodimensional image registration methods. By subtracting aligned frames with the frame differencing method, the silhouettes of the moving objects in the scene are obtained. In the second method, the background images are divided into blocks. The average gray-level values are used to create the model. The comparison of the reference and instant models are performed by calculating the Euclidean distances between the blocks. For the classification of the silhouettes 5-input and 2-output artificial neural network (ANN) architecture is applied. In this artificial neural network, each output represents a different class of objects as pedestrians, cars and bikes. In experimental studies; the farthest distances determined with a success rate of 85% were determined.Bu çalışmada, hareketli platform olarak kullanılan insansız kara araçlarının seyir halindeyken rotaları üzerindeki bir kısım hareketli nesnelerin tespiti için görüntü işleme tabanlı olarak geliştirilen iki yardımcı sistemin performans karşılaştırması yapılmıştır. Yardımcı sistemlerin geliştirilmesinde küresel konumlandırma sisteminden sağlanan coğrafi konum verileri kullanılmıştır. Çalışmada coğrafi konumlarına göre modelleri çıkartılan arka plan görüntüleri referans model ve anlık model olarak iki farklı şekilde incelenmiştir. Referans modeller varsayılan arka plan (hareketli nesne içermeyen arka plan) görüntülerinden elde edilirken, anlık modeller ise gerçek zamanlı arka plan görüntülerinden elde edilmiştir. Karşılaştırma işlemi sonucu belirlenen siluetler yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma için 5 giriş ve 3 çıkışlı bir yapay sinir ağı (YSA) mimarisi uygulanmıştır. Mimarinin son katmanında softmax fonksiyonu kullanılmıştır. Yapay sinir ağında her bir çıkış yaya, otomobil ve bisikletli olarak 3 farklı nesne sınıfını temsil etmektedir. İlk yöntemde iki boyutlu görüntü çakıştırma yöntemi kullanılarak referans ve anlık görüntü çerçeveleri hizalanmıştır. Çerçeve farkı yöntemi ile aynı hizaya getirilen çerçevelerin aritmetik farkları alınarak görüntüye giren dinamik nesnelerin siluetleri elde edilmiştir. İkinci yöntemde arka plan görüntüleri bloklara bölünmüştür. Model oluşturmak için ortalama parlaklık değerleri kullanılmıştır. Referans ve anlık modellerin karşılaştırma işlemi bloklar arasındaki Öklid uzaklıkları hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalarda; uzaklığa bağlı olarak %94 ile %71 arası doğru sınıflandırma oranları elde edilmiştir