Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2019; 25(5): 553-559 | DOI: 10.5505/pajes.2019.29660

A Novel Approach for Automatic Detection and Tracking of Flying Objects

Ahmet Güngör Pakfiliz
Baþkent University Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronics Engineering

In this study, a new method is presented to automatically detect and track flying objects through video systems that are used for surface to air tracking tasks. In this approach, a method has been developed in which Standard Deviation is used to determine the presence of a flying object. The measurement data is adapted to track, so that the flying object becomes more dominant than the background. In order to track the detected target in real time, Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association with Amplitude Information (IMMPDA-AI) algorithm is used. Although the IMMPDA-AI algorithm is mainly a point tracking algorithm, in this study, its applicability to video tracking is shown. For this purpose, the amplitude information of the sampled video frames is encoded as point data and the tracking is performed on this data. Thus, an algorithm has been developed in which the target is automatically detected, track initiated and continued. The algorithm is evaluated for different maneuvers, target types and clutter situations, and successful results are obtained.

Keywords: Automatic Target Detection, Video Tracking, Interacting Multiple Model, Probabilistic Data Association.

---

Uçan Nesnelerin Otomatik Tespit ve Takibi için Yeni Bir Yaklaþým

Ahmet Güngör Pakfiliz
Baþkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliði Bölümü, Ankara

Bu çalýþmada yerden havaya takip görevlerinde kullanýlan video sistemlerinin uçan nesneleri otomatik olarak tespit ve takip etmesi için yeni bir metot sunulmaktadýr. Bu yaklaþýmda uçan bir nesnenin varlýðýnýn tespiti için Standart Sapma bilgisinin kullanýldýðý bir metot geliþtirilmiþtir. Tespit sonrasý takip için ölçüm verisi takibe uygun hale getirilir, bu amaçla uçan nesnenin arka fona göre daha baskýn hale gelmesi saðlanýr. Hedefin takibi için gerçek zamanlý performans verebilen genlik bilgisi ilave edilmiþ Etkileþimli Çoklu Model Olasýlýksal Veri Ýliþkilendirme (EÇMOVÝ-GB) algoritmasý kullanýlmýþtýr. EÇMOVÝ-GB algoritmasý temelde nokta verisi takibinde kullanýlan bir algoritma olmakla birlikte bu çalýþmada video takibinde kullanýlabilirliði gösterilmiþtir. Bu amaçla örneklenen video çerçevelerinin genlik bilgileri uygun olarak kodlanarak nokta verisi haline getirilir ve takip bu veri üzerinden gerçekleþtirilir. Böylece hedefin otomatik olarak tespit edildiði, takibin baþlatýldýðý ve sürdürüldüðü bir algoritma geliþtirilmiþtir. Algoritma deðiþik manevra, hedef tipleri ve arka fon gürültü durumlarý için incelenerek, baþarýlý sonuçlar elde edilmiþtir.

Anahtar Kelimeler: Otomatik Hedef Tespiti, Video Takip, Etkileþimli Çoklu Model, Olasýlýksal Veri Ýliþkilendirme.

---