Frekans modülasyonlu sürekli dalga otomotiv radarı ve evrişimsel sinir ağı ile kentsel ormanlık alanlarda yaya tespiti ve hedef sınıflandırması / (Record no. 200466378)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 06044nam a2200541 i 4500
001 - CONTROL NUMBER
control field 200466378
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field TR-AnTOB
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20251202092735.0
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION
fixed length control field ta
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 171111s2025 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER
System control number (TR-AnTOB)200466378
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency TR-AnTOB
Language of cataloging eng
Description conventions rda
Transcribing agency TR-AnTOB
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title Türkçe
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Classification number TEZ TOBB FBE ELE YL’25 SAR
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Sarıgül, Serdar
Relator term author
9 (RLIN) 151048
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Frekans modülasyonlu sürekli dalga otomotiv radarı ve evrişimsel sinir ağı ile kentsel ormanlık alanlarda yaya tespiti ve hedef sınıflandırması /
Statement of responsibility, etc. Serdar Sarıgül; thesis advisor İmam Şamil Yetik.
246 13 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title Pedestrian detection and target classification ın urban forestry environment with FMCW automotive radar and CNN
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Place of production, publication, distribution, manufacture Ankara :
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2025.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent xiv, 42 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 29 cm
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term unmediated
Media type code n
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Carrier type code nc
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Haziran 2025
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Bu tez, Frekans Modülasyonlu Sürekli Dalga (FMSD) otomotiv radarı kullanılarak karmaşık kent ortamlarında araç ve ağaç gibi engellerin yarattığı çevresel zorluklara odaklanarak yaya tespitini inceleyen bir çalışmayı sunmaktadır. Geleneksel çalışmaların sıklıkla basitleştirilmiş radar hedef modellerine dayandığı bir ortamda, bu araştırma ormansal bir alanın gerçekçi üç boyutlu temsilini kullanarak gerçek koşullara yakın olarak temsil eden sürüş senaryolarını analiz etmektedir. Çalışmanın önemli bir bileşeni olarak ağaç modelindeki rüzgar etkisiyle oluşan hareketin radar sinyal bütünlüğünü nasıl etkilediğini anlamak amacıyla farklı bakış açılarında Radar Kesit Alanı (RKA) analizleri gerçekleştirilmiştir. Rüzgarlı koşullarda dalların dinamik davranışı ilave gürültü ve mikro-Doppler imzaları oluşturmakta ve bu durum yaya tespit performansını olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu sorunları ele almak için, radar spektrogramlarından mikro-Doppler özelliklerinin çıkarılması ve sınıflandırılması amacıyla Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) tabanlı bir mimari kullanılmıştır. Geliştirilen ve eğitilen ESA modeli yaya imzalarını çevresel faktörlerden kaynaklanan gürültülerden ayırt edebilmek üzere tasarlanmıştır. Performans değerlendirmesi ise doğruluk fonksiyonu, kayıp fonksiyonu ve karışıklık matrisleri gibi ölçümlerle gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen ESA tabanlı tespit sisteminin çevresel gürültü ve hareket kaynaklı bozulmalar karşısında güçlü sınıflandırma yeteneği sunduğunu göstermektedir. Geleneksel yaklaşımlarla kıyaslandığında sistem, gerçekçi koşullarda daha yüksek güvenilirlik ve tespit doğruluğu sergilemektedir. Sonuç olarak bu çalışma çevresel gerçekçiliğin ve dinamik senaryo modellemesinin önemini vurgulayarak radar tabanlı yaya tespitinin gelişimine katkıda bulunmaktadır. Elde edilen bulguların otonom sürüş uygulamalarında daha güvenli ve dayanıklı algılama sistemlerinin tasarımına yönelik değerli fikirler sunması beklenmektedir.
Summary, etc. This thesis studies the pedestrian detection in complex urban environments by using Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) automotive radar with a particular focus on some challenges caused by obstacles such as trees and vehicles. While some studies rely on simplified radar target models, this research introduces realistic 3D representations of forestry environment to simulate driving scenarios that represents real world conditions. A significant component of this work includes Radar Cross Section (RCS) analysis across various aspect angles to understand how wind-induced motion in tree model affects radar signal integrity. The dynamic behavior of the branches of trees under windy conditions introduces additional clutter and micro-Doppler noise which can adversely impact pedestrian detection performance. To address these issues, convolutional neural network (CNN) is employed for the extraction and classification of micro-Doppler signatures from radar spectrograms. The CNN model is designed and trained to distinguish pedestrian features from signals which are under environmental interference. The performance evaluation is performed by using metrics such as accuracy function, lossfunction and confusion matrices. Experimental results indicate that the proposed CNN based detection method provides robust classification in the presence of environmental noise and distortions. When it is compared to traditional approaches, the detection and the classification system demonstrates improved reliability and detection accuracy under realistic conditions. All in all, this study contributes to the development of pedestrian detection systems by highlighting the importance of realistic and proper scenario modeling. It is expected that the results provide valuable conception for the development of safer and more resilient perception systems in autonomous driving applications.<br/><br/>
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Frekans modülasyonu sürekli dalga
Uncontrolled term Otomotiv radarı
Uncontrolled term Evrişimsel sinir ağı
Uncontrolled term Derin öğrenme
Uncontrolled term Mikro-doppler imzaları
Uncontrolled term Radar spektrogramı
Uncontrolled term Sinyal işleme
Uncontrolled term Yaya tespiti
Uncontrolled term Hedef sınflandırma
Uncontrolled term Frequency modulated continuous wave
Uncontrolled term Automotive radar
Uncontrolled term Convolutional neural network
Uncontrolled term Deep learning
Uncontrolled term Micro-doppler signatures
Uncontrolled term Radar spectrogram
Uncontrolled term Signal processing
Uncontrolled term Pedestrian detection
Uncontrolled term Target classification
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Yetik, İmam Şamil
9 (RLIN) 126288
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.
Subordinate unit Fen Bilimleri Enstitüsü
9 (RLIN) 77078
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Thesis
Source of classification or shelving scheme Other/Generic Classification Scheme
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Not for loan Collection code Home library Current library Shelving location Date acquired Source of acquisition Total Checkouts Full call number Barcode Date last seen Copy number Date shelved Koha item type
    Other/Generic Classification Scheme Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis Tezler Merkez Kütüphane Merkez Kütüphane Tez Koleksiyonu / Thesis Collection 02/12/2025 Bağış / Donation   TEZ TOBB FBE ELE YL’25 SAR TZ01874 02/12/2025 1 02/12/2025 Thesis
Devinim Yazılım Eğitim Danışmanlık tarafından Koha'nın orjinal sürümü uyarlanarak geliştirilip kurulmuştur.