dc.description.abstract |
Due to the excess number of security cameras in metro stations, security personnel
cannot simultaneously monitor all of the cameras effectively. Therefore, they might
miss some of the potentially dangerous events that require timely action. In this thesis, a
video surveillance system, which automatically detects several potentially dangerous
events, and generates warning messages for the security personnel is presented. The
potentially dangerous events that are handled in this thesis consist of: safety line
intrusion, proximity warning, fallen object detection, prohibited zone violation and open
prohibited zone entry detection. Intrusion of the safety line along the tracks or an
accidental fall on the tracks can cause lethal events if necessary precautions are not
taken on time. Before the detection of the potentially dangerous events, it is important to
detect the moving objects in the scene. For this purpose several state-of-the-art
background estimation methods have been implemented and compared. Then moving
objects are detected based on the estimated background. Another event that is
informative is the state of the train, which can be either approaching, stopping, or
leaving the station. For example, if the train has stopped, then detection of safety line
intrusion is irrelevant, since passengers will be getting on and off the train.
The layout of the cameras at the pilot station has an active role in the development of the
algorithms. Video streams from four cameras in the station, which have different field of
views have been used for different purposes. For example, the camera used for the
detection of the prohibited zone violation is different from the camera that is used for
detection of the safety line intrusion. The developed system has been tested on video
data obtained from a pilot station in stanbul, where no such automatic video analysis
system is currently being used. The experimental results are quite promising, and they
have been verified by security personnel. The system can operate real-time and can be
adjusted via a graphical user interface. |
tr_TR |
dc.description.abstract |
Metro istasyonlarının güvenliğinin sağlanması için yerleştirilmiş kamera sayısının
fazlalığından görevli personel tüm kameraları takip edememektedir. Bu nedenle acil
müdahale gerektirebilecek olası tehlikeli birçok olayı kaçırabilmektedir. Bu tez
çalışmasında olası tehlikeli durumların otomatik olarak algılanıp ilgili personele uyarı
mesajı halinde döndürülmesini sağlayan ve bu olayları kötü sonuçlar doğurmadan
önlemeyi sağlayacak bir sistem önerildi. Bu tez çalışmasında ele alınan olası tehlikeli
durumlar şunlardır: güvenlik çizgisi ihlali, tren yaklaşım uyarısı, ray bölgesine düsen
nesne, yasak bölge ihlalleri ve açık kalan yasak bölge girişi. Platform güvenlik çizgisi
ihlali ve ray bölgesine yolcu düşmesi zamanında müdahale olmadığı takdirde ölümle
sonuçlanabilecek olaylardır. Olası tehlikeli durumlar algılanmadan önce ortamdaki
hareketli nesnelerin tespiti önem arz etmektedir. Bu nedenle gelişmiş arka plan kestirme
yöntemleri uygulandı ve karşılaştırıldı. Sonrasında arka plan kestirimine göre hareketli
nesneler tespit edildi. Olay tespiti için önemli olan bir diğer bilgide istasyona göre
yaklaşma, durma ve ayrılma durumlarında olan trenin takibi. Örneğin tren duruyor iken
yolcular trene girip çıktığından güvenlik çizgisi ihlali tespiti pasif hale getirilmektedir.
Pilot istasyondaki kamera yerleşimleri algoritmaların geliştirilmesinde etkin rol
oynamaktadır. Görüş alanları farklı olan dört kamera farklı amaçlar için kullanılmıştır.
Örneğin yasak bölge ihlali tespiti için kullanılan kamera ile güvenlik çizgisi ihlali tespiti
için kullanılan kamera farklı konumlardadır. Geliştirilen sistem İstanbul metrosunda bir
pilot istasyondaki, herhangi bir otomatik video analiz sistemi kullanılmayan
kameralardan alınan veriler ile test edildi. Elde edilen umut verici deneysel sonuçlar
güvenlik personeli tarafından da doğrulandı. Sistem gerçek zamanlı çalışabilmekte ve
grafik arayüzü ile konfigüre edilebilmektedir. |
|