Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı

İsmail Yabanova; Kadir Kaya

Makale detayları

Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı

Yazarlar:

İsmail Yabanova | Kadir Kaya

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.25 Issue 2, pp.174-187

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000575945

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2147-5881

pISSN:

1300-7009

Özet:

 


In
this study, it is aimed to detect and count wild animals based on image
processing in wildlife. From the images obtained from a fixed camera in the
protected areas, an image processing based system has been developed for
detecting and counting wild animals which are added value with hunting tourism
to the country's economy. Through this developed system, it is aimed to both
determine and count the wild animal species with high performance. For this,
firstly, using gaussian mixed models (GMM) technique, the background images
were extracted from the image scenes coming from real-time photocapture videotapes.
In a real-time complex image scene that is instantaneous in nature where there
is a lot of mobility, developed field test, attribute test and color test
criteria are used to determine the targeted wild animal. In the experimental
studies, 4 species of wild animals including deer, fox, wolf and wild horses
were detected with 100% accuracy. The software's processing time per video
frame is 0.242 seconds. With the developed methods, it has been seen that
species determination for wild animal inventory can be done with less cost
camera systems and computer software without human power with 100% success
rate. The difference from the wild animal classification studies in the
literature is the catching of the 100% recognition rate targeted by wild animal
identification process with simpler mathematical operations and color factor
developed without using ready-made algorithms on object recognition. The wild
animal recognition algorithms we use in our work are obviously to be the
infrastructure for dynamic object detection studies in computer vision
applications and all other object recognition will increase the performance
ratio in the studies.

.

 


Bu
çalışmada yaban hayatında görüntü işleme tabanlı yaban hayvanlarının tür
tespiti ve sayımının yapılması hedeflenmiştir. 
Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke
ekonomisine av turizmi ile katma değeri olan yaban hayvanlarının tür tespiti
yapılarak sayımının yapılmasına yönelik görüntü işleme tabanlı bir sistem
geliştirilmiştir. Bu sistem sayesinde yüksek başarım ile yaban hayvanlarının
türlerinin belirlenmesi ve sayımının yapılması amaçlanmıştır. Bunun için ilk
olarak gauss karma modelleri (GMM) tekniği ile gerçek zamanlı foto kapan
videolarından alınan görüntü sahnelerinden arka plan görüntüsü çıkarılmıştır.
Sonra videonun arka plan ve ön plan görüntülerinden yaban hayvanlarının
fiziksel ve renksel öznitelikleri çıkarılmıştır. Hareketliliğin çok olduğu
doğal yaşamda anlık elde edilen gerçek zamanlı kompleks bir görüntü sahnesinde
geliştirilen alan testi, öznitelik testi ve renk testi kriterleri ile
hedeflenen yaban hayvanın tespit edilmesi sağlanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda
geyik, tilki, kurt ve yaban atından oluşan 4 adet yaban hayvanı tür tespiti
%100 doğruluk oranı ile gerçekleştirilmiştir. Yazılımın video çerçevesi başına
düşen işlem süresi 0.242 saniyedir. Geliştirilen yöntemler ile yaban hayvanı
envanterine yönelik tür tespitinin %100 başarı oranı ile insan gücüne gerek
duymadan, daha düşük maliyetli kamera sistemleri ve bilgisayar yazılımı ile
yapılabileceği görülmüştür. Literatürdeki yaban hayvanları sınıflandırma
çalışmalarından farkı yaban hayvanı tanıma işleminin nesne tanıma üzerine
oluşturulan hazır algoritmaları kullanmadan geliştirilen daha basit
matematiksel işlemlerle ve renk faktörü ile hedeflenen %100 tanıma oranının
yakalanmasıdır. Çalışmamızda kullandığımız yaban hayvanı tanıma algoritmaları
bilgisayarlı görme uygulamalarında dinamik nesne tespiti çalışmalarına altyapı
olacağı ve diğer tüm nesne tanıma çalışmalardaki başarım oranını arttıracağı
aşikardır.

.

Makale detayları

Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı

Yazarlar: İsmail Yabanova | Kadir Kaya

Yayıncı: Pamukkale University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.25 Issue 2, pp.174-187

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000575945

Sıklık: İki Aylık

eISSN: 2147-5881

pISSN: 1300-7009

Sayı

Yazarlar:

İsmail Yabanova | Kadir Kaya

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.25 Issue 2, pp.174-187

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000575945

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2147-5881

pISSN:

1300-7009