Gerçek Zamanlı Sistemler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Gerçek Zamanlı Sistemler
3D grafik donanımının artan algoritmik ve hesaplama gücü ile birlikte kamera ve depolama sistemlerindeki son gelişmeler, çoklu kamera uygulamalarının artan popülaritesini sağlayan ana faktörlerdir. Bileşenlerde fiyatlar düşmeye devam ettiğinden, tele-daldırma, insansı robot sistemleri, otomatik video gözetimi ve etkileşimli video oyunları gibi çok çeşitli uygulamalar için uygun maliyetli sistemler geliştirilebilir.
Hızlı, ucuz, küçük ve yüksek doğrulukta akıllı kameralar gerektiren bu tür uygulamaların artan önemi, kişilerin gerçek zamanlı tespiti ve faaliyetlerinin sınıflandırılması sorununa verimli çözümler sunmak için araştırma çalışmalarını zorunlu kılmaktadır. Görüntü düzlemine izdüşüm ile ilgili oklüzyon ve hareket belirsizliklerinden kaynaklanan problemlerin üstesinden gelmek için çok kameralı sistemler kullanılarak üç boyutlu insan modellemesi ve hareket tahmini için büyük çaba harcanmıştır.
Bununla birlikte, tanıtılan hesaplama karmaşıklığı, birçok pratik uygulamanın önündeki ana engeldir. Farklı uygulamalar, farklı düzeylerde modelleme ile ilgili performans ölçütleri, yani doğruluk, hız ve sağlamlık, dolayısıyla farklı 3D teknikleri gerektirir. Bu nedenle, aktivite tanıma algoritmaları ile bu görevleri gerçek zamanlı olarak gerçekleştirmek için gereken mimariler arasındaki ilişki temel bir tasarım konusudur.
İnsan algılama ve hareket tanıma, şekil, renk, doku ve hareket gibi temel görsel özelliklerin yorumlanmasını içerir. Geometrik bir model, cismin şeklinin ve deformasyonlarının bir yaklaşıklığıdır. Bu model iki boyutlu (görüntülerdeki nesnenin izdüşümlerinin konturlarının modellenmesi) veya üç boyutlu (nesnenin yüzeylerinin modellenmesi) olabilir.
İki boyutlu insan şekli modelleri genellikle eğrilerden, parçalardan, çubuklardan, yılanlardan ve benzerlerinden yapılır; burada 3B modeller ya katı cisim sistemleri (örneğin, küreler, süperkuadrikler, vb.) Şablon eşleştirme, zincir kodlama, Fourier dönüşümü, sınır imzaları, momentler ve çokgen yaklaşımlar popüler şekil eşleştirme algoritmalarıdır.
Bir şekil tanımlama şemasının gerekli özellikleri, öteleme, ölçek, döndürme, parlaklık ve kısmi tıkanmaya karşı sağlamlıktır. Renk ve doku, çoğunlukla insan algılama görevlerinde cilt alanlarını algılamak için kullanılır. Artikülasyonlar, eklemlerle veya kontrol noktalarının hareketiyle (örneğin, B-splines) modellenebilir.
Uzamsal ve zamansal kalıpları analiz etmeye yönelik başlıca yaklaşımlar, dinamik zaman atlama, sinir ağları, gizli Markov modelleri (HMM’ler), zaman-frekans analizi, şablon eşleştirme ve temel bileşen analizini içerir. 2D veya 3D model arasındaki seçim, örneğin gerekli hassasiyet, kamera sayısı veya algılanacak hareket türü gibi uygulamaya bağlıdır.
Birkaç araştırmacı, insan hareketini tanımak için 2B özelliklerle çalışır. Goddard, model tabanlı tanıma tekniklerini, yani çubuk figürleri kullanır. 2B modelleri kullanan diğer araştırmacılar Comaniciu, Ramesh ve Meer Isard ve MacCormick ile Papageorgiu ve Poggio’dur.
Bu alandaki çalışmaların çoğu, farklı vücut bölümlerinin segmentasyonuna dayanmaktadır. Wren, Clarkson ve Pentland, farklı vücut kısımlarını temsil eden lekeler kullanarak insanları izlemek için Pfinder adlı bir sistem önerdi. W4, sistem ön plan nesnelerini izleyebilmeden önce arka plan bilgilerinin toplanması gereken başka bir gerçek zamanlı insan izleme sistemidir.
Üç boyutlu insan ve aktivite tanıma sistemleri, birden fazla kameranın görsel analizi, yani 3B modellerin 2B görüntülere yansıtılması ve stereo görüntülerden 3B görsel rekonstrüksiyona göre sınıflandırılabilir. AMafsallı ve elastik rijit olmayan hareket algılama için kullanılan çeşitli yöntemlere genel bakış. Hareket tanıma hakkında daha fazla arka plan bilgisi Wu ve Huang’da bulunabilir.
Gerçek Zamanlı uygulama Nedir
Real-Time Operating System Nedir
Gerçek Zamanlı işletim sistemleri örnekleri
Gerçek Zamanlı işlem Nedir
Linux gerçek zamanlı mı
Gerçek Zamanlı işletim sistemleri nelerdir
Gömülü sistem Tasarımı PDF
RTOS programlama
Eklemli nesnelerin izlenmesine ilişkin ilk çalışmalardan biri O’Rourke ve Badler tarafından önerilmiştir. Yazarlar, örtüşen kürelerden oluşan bir kişinin 3B modelini kullandılar. Kakadiaris ve Metaxas (1998), eklemli bir nesnenin 3B modelini farklı görünümlerden oluşturmak için bir yöntem önerdi. Yazarlar, hareket tahmini için genişletilmiş Kalman filtresini kullandılar.
Gavrila ve Davis (1996), insan vücudunu modellemek için süperkuadrikleri ve insan hareketini tanımak için dinamik zaman eğriliğini kullandı. Birden fazla kameradan silüetleri çıkararak hareketli insan vücudunun 3B modellerini elde ettiler.
Bu çalışmada, herhangi bir özel poz veya kullanıcı etkileşimi gerektirmeden ve dağıtılmış işleme kullanılarak, farklı uygulamalar için gerçek zamanlı olarak HMM tabanlı aktivite tanıma için 3B bilgiler kullanılmaktadır. Bu yöntem, algoritmalar ve tasarım mimarisi arasındaki ilişki ile ilgili konulara vurgu yapılarak bir sonraki bölümde daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
İnsan tespiti için önceki çalışmaların çoğu, büyük ölçüde bölümleme sonuçlarına bağlıdır ve çoğunlukla hareket, bölümleme için ipucu olarak kullanılır. Aktivite tanıma tekniklerinin çoğu başarılı özellik çıkarımına dayanır ve önerilen yaklaşımlar belirli bir uygulama tipi için uygundur. Model tabanlı bilgi geri bildirimini kullanabilen ve düşük seviyeli özellikleri gerçek zamanlı olarak üst seviye anlambilime bağlayabilen daha sağlam tekniklere ihtiyaç vardır.
MADDENİN ANA İHTİYACI
Daha önce belirtildiği gibi, 3B insan ve aktivite tanıma sistemleri, birden fazla kameranın görsel analizi, yani 3B modellerin 2B görüntülere yansıtılması ve stereo görüntülerden 3B görsel rekonstrüksiyon açısından sınıflandırılabilir. Seçilen tekniğe bağlı olarak farklı adımlar uygulanmalıdır.
Sanal gerçeklik için görsel yeniden yapılandırma yüksek doğruluk gerektirirken, gerçek zamanlı aktivite tanıma ve yörünge tahmini yüksek hızlı teknikler gerektirir. 3B görsel analiz algoritmalarının çeşitli yönleri ve zorlukları arasında talimat istatistikleri, dal davranışı ve farklı program bölümlerinin bellek erişim davranışı, örneğin stereo eşleştirme, eşitsizlik haritası oluşturma, yeniden yapılandırma, projeksiyon, 2B veya 3B insan vücudu parçası algılama, 2B veya 3B izleme, 2B veya 3B etkinlik tanıma vb.
Algoritmik ve Donanım Sorunları
Algoritmik Sorunlar
Genel olarak, 3B insan algılama ve aktivite tanıma yöntemlerini iki kategoride sınıflandırabiliriz: algoritmaların ayrıntılı model yeniden oluşturmaya odaklandığı çevrim dışı yöntemler, örneğin tel çerçeve üretimi ve küresel bir 3D ile gerçek zamanlı yöntemlerdir.
Pek çok 3B uygulamadaki en büyük zorluk, yoğun aralıklı verileri yüksek kare hızlarında hesaplamaktır, çünkü katılımcılar, işlem döngüsü veya ağ gecikmeleri uzunsa kolayca iletişim kuramazlar. Kakadiaris ve Metaxas ile Mulligan, Isler ve Daniilidis’in çalışmaları gerçek zamanlı olmayan yöntemlere örnektir.
Gerçek zamanlı yöntemlerin çoğu, genel bir 3B insan modeli kullanır ve yansıtılan modeli, yansıtılan siluet özelliklerine uydurur. Sistemlerin hızı büyük ölçüde voksel çözünürlüğüne bağlıdır.
Algoritmik ardışık düzen çok çeşitli farklı işlemler gerçekleştirir:
- piksel piksel işlemler,
- piksel bölge işlemleri,
- karma operasyonlar ve
- piksel olmayan işlemler
Geleneksel olarak, algoritmalar açıkça sinyal yönelimli işlemlerle başlar ve veriler geleneksel bir sinyal temsilinden çok uzaklaşana kadar sinyal gösteriminden istikrarlı bir şekilde uzaklaşması gerekir. Genel olarak, görüntü işleme ilerledikçe veri hacmi azalır.
Gerçek Zamanlı işlem Nedir Gerçek Zamanlı işletim sistemleri nelerdir Gerçek Zamanlı işletim sistemleri örnekleri Gerçek Zamanlı uygulama Nedir Gömülü sistem Tasarımı PDF Linux gerçek zamanlı mı Real-Time Operating System Nedir RTOS programlama