ArabicChinese (Simplified)DutchEnglishFrenchGermanHindiItalianJapanesePortugueseRussianSerbianSpanishTurkish

Teknoloji

Görsel Konumlama Sistemi Nedir?

Konum bazlı sistemler ve uygulamaları günümüzde hızla yaygınlaşmakta ve rağbet görmektedir. Özellikle mobil cihazların ve paralelinde gelişen teknolojilerin daha erişilebilir ve kullanılır hale gelmesiyle konum bilgisinin de önemi hayli arttı. Konum bilgisinin kişilere daha kolay ulaştırılabilmesi, kişilerin kolay okuyabilmesi ve her alanda sorunsuz veri edinimi için birden çok sistem denenmiş ve denemeye devam edilmektedir. Son zamanlarda bu alandaki gelişmeler göz önüne alındığında görsel konumlama sistemleri en dikkat çekenler arasında bulunmakta. Görsel konumlama sistemleri konusu araştırıldığında her ne kadar Google Global Localization uygulaması en öne çıkan sistemler arasında yer alsa da, görsel konumlamanın sadece bundan ibaret olmadığı rahatlıkla görülebilir. Görsel konumlama, temel anlamda, görsel verilerden yararlanarak konum elde etmeye yönelik geliştirilen sistemlere verilen addır. Küresel Konumlama Sistemleri, radyo frekans bazlı iç mekan konumlama sistemleri ya da diğer benzer konumlama sistemlerine alternatif olarak geliştirilmiş güçlü bir sistemdir.

Tanımı ve Amacı

Görsel konumlama sistemleri; uydu, sensör ya da benzer donanım ya da altyapı teknolojileri kullanmaksızın, mekânlara bağlı görüntülerin işlenmesiyle konum üretmeyi amaçlayan sistemlerdir. Görsel konumlama sistemlerinin temel amacı ise altyapı gerektirmeyen, pahalı donanımlara ihtiyaç duyulmayan, ihtiyaç duyulan konum hassasiyetini yeterli ölçüde sağlayabilecek ve her türlü koşulda çalışabilecek konumlama sistemi ihtiyacını karşılamaktır. Görsel konumlama sistemleri, kullanım alanları açısından, birden çok ve farklı teknolojik altyapılar gerektirebilirler. Bunlar arasında kullanılan iki temel yöntem görüntü altyapısı olan görsel konumlama sistemleri ve görüntü altyapısı olmayan görsel konumlama sistemleridir. Bahsedilen iki temel yöntem arasında, sistemlerin işleyiş biçimleri ve gerektirdiği teknolojik altyapılar gibi bazı farklılıklar bulunmaktadır. Yukarıda bahsedildiği gibi görsel konumlamanın temel amaçları arasında ucuz maliyetli bir konumlama sistemi olması bulunmaktadır. Bu açıdan bakıldığında her iki yöntemde de kullanılan teknolojilerin pahalı olması beklenemez. Eğer görsel altyapısı olmayan bir alanda çalışma yapılacaksa çoğunlukla VSLAM(Görsel Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama) teknolojileri kullanılmaktadır. Bu sistem genelde donanım olarak çeşitli özel kameralar gerektirmekte ve mekanın 3 boyutlu olarak anlık modellenmesinde kullanılmaktadır. Ancak görsel altyapısı bulunan sistemlerden bahsedecek olursak, bu yöntem için de mekana ait, daha önceden çekilmiş, coğrafi referanslı görüntüler kullanılmaktadır. Genellikle kameralardan alınan görüntüler, daha önceden alınan görüntüler ile karşılaştırılarak konumlama yapılmaktadır.

Görsel Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama

İki yöntem de incelendiğinde gereken teknolojik altyapı unsurları, akıllı telefonlar, özel kameralar(stereo kameralar vb.), 3 boyutlu modelleme yazılımları, coğrafi referanslı görüntü veri tabanları ve makine öğrenmesi, yapay zeka ya da artırılmış gerçeklik gibi sistemler (alana göre) olarak sıralanabilir. Yukardaki unsurlar ise temel olarak görüntü işleme ve bilgisayar görüşü teknolojileri altında toplanılabilir. Anlaşılacağı üzere görsel konumlama için kullanılan temel teknolojiler görüntü işleme donanım/yazılımları ve bilgisayar görüşü donanım/yazılımlarıdır.

Google Global Localization

Görsel konumlama sistemlerinin kullanıldığı en bilinen alan olarak Google şirketinin haritalar uygulamasına entegre ettiği global localization sistemi gösterilebilir. Bu sistem bir açık alan görsel navigasyon olarak çalışır ve coğrafi referanslı sokak görüntülerini akıllı telefonun kamerasında algılanan görüntü ile karşılaştırarak kişinin konumunu bulmasını sağlar. Sistem temelinde görsel konumlama servisi, sokak görünümü görüntüleri (Street View) ve makine öğrenmesi teknolojisi altyapılarını kullanır. Sistemin temel işleyiş basamakları

• Konumları belirli sokak görüntülerinden alınan anahtar nesnelerin çıkartılması
• Anahtar nesnelerin VPS veri tabanına kaydedilmesi
• Kamera sensörünün algıladığı görüntünün eşleştiği anahtar nesnelerin veritabanından çekilmesi
• Anahtar nesnelere ait konum alınması ve üçgenleme kullanılarak kullanıcının konumunun tespit edilmesi
• Tespit edilen konuma göre yönlendirme yapılması, şeklindedir.

Görüntülerden karakteristik nokta belirlenmesi

Sistemin çalışma hassasiyeti alınan ve karşılaştırılan görüntülerin hassasiyetine bağlıdır. Bilindiği gibi Google’a ait sokak görüntüleri belirli zaman aralıklarıyla güncellenmektedir ancak bu zaman aralıklarında da görüntüsü alınan nesneler (binalar, ağaçlar, sokaklar) üzerinde restorasyon, yıkılma ya da inşa edilme gibi değişiklikler olabilir. Bu tarz değişikliklerin dışında, görüntüdeki tüm nesneler aynı kalsa dahi, günün farklı saatlerindeki ışık miktarları ve yönleri, esintiden kaynaklanan ağaç yapraklarının hareketleri gibi basit değişiklikler dahi sistemi etkilemektedir. Bu durumlarda da sistemin daha iyi çalışabilir hale getirilmesi için makine öğrenmesine dayalı algoritmalar entegre edilmiş ve sistemin her koşulda değişmeyen nesneleri seçerek optimum hassasiyeti sağlaması sağlanmıştır.

Uygulama aynı zamanda GNSS sistemlerinin navigasyon amaçlı kullanımlardaki yetersizliği ve kafa karışıklığını karşılamak için geliştirilmiş bir sistemdir. Özellikle gökdelenler ya da yoğun olarak yüksek binaların bulunduğu alanlarda GNSS sistemleri sinyal yansıması gibi sebeplerden düşük hassasiyette konum sağlarlar. Ayrıca yine navigasyon amaçlı kullanımlarda bazen yolun ne tarafında olunduğunu dahi tayin edemeyecek kadar düşük hassasiyette ya da sinyal gecikmesinden kaynaklı farklı konumlarla karşılaşılabilir. Ancak uygulama sisteminde kullanılan görsel konumlama sistemi bütün bu sorunları elimine etmektedir.

Görsel konumlama sistemleri henüz günlük kullanımlarımızda çok yaygın olmasa da profesyonel anlamda birçok alanda kullanılmaktadır. Bazı kullanım alanlarını aşağıdaki gibi sıralayabiliriz.

1. İç Mekanlar

Görsel konumlama sistemleri havaalanı, alışveriş merkezi, büyük marketler gibi büyük alanlara kurulu kapalı mekânlarda navigasyon sistemi olarak kullanılabilirler.

2. Araç Navigasyonu

Bu sistemler klasik anlamda kullanılan GNSS sistemlerine alternatif olarak trafikte yön bulmak amaçlı olarak da kullanılabilir. Bunun yanında yeni gelişen araç teknolojilerinin altyapılarında SLAM gibi, yine görsel konumlamaya dayalı sistemler kullanılmaktadır.

3. Multikopterler

Son zamanlarda kullanımı giderek yaygınlaşan insansız hava aracı teknolojilerinde de konumlama sistemleri karşımıza bir sorun olarak çıkmaktadır. Bazı araçlarda bu sorunun önüne geçmek için GNSS tabanlı teknolojiler kullanılmaktadır. Ancak görsel konumlama sistemlerinin geliştirilmesi üzerine bu sistemler hava araçlarına da konumlama amacıyla entegre edilmiş ve kullanılmaktadır.

4. Ürün Depoları

Bilindiği gibi ürünleri stok etmek için kullanılan depolar da hayli karmaşık mekânlardır. Özellikle ticaret hacmi geniş mağazaların stoklarında ürün bulmak hayli güç olabilir. Yine bu durumda görsel konumlama sistemleri artırılmış gerçeklik teknolojileri ile geliştirilerek depolarda ürünleri bulmayı kolaylaştıran sistemler olarak kullanılmaktadır.

5. Uçuş İniş Sistemleri

Yine uçan araçlarda kullanılan ve iniş sırasında ihtiyaç duyulan konumlama sistemlerindeki eksiklikler görsel konumlama sistemleri kullanılarak tamamlanmaktadır. Bu eksiklikler arasında zemine yakın mekânlarda klasik konumlama sistemlerin çeşitli yansımalar sonucu hatalar vermesi, bu sistemlerin sabotaja açık olması, uydu sistemlerine bağlı çalışıyor olması gibi özellikler gösterilebilir.

Uçuş iniş sisteminde görsel konumlama
Kaynak
Song, M.,Zhonghong, O., Haihong, E., Junde, S. Ve Xuejun, Z.(2016) Visionbased Positioning System. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 23(5): 88–96Wu, D., Chen, R., & Chen, L. (2017). Visual Positioning Indoors: Human Eyes vs. Smartphone Cameras. Sensors, 17(11), 2645. MDPI AGMarouane, C., Maier, M., Feld, S., & Werner, M. (2014). Visual positioning systems — An extension to MoVIPS. 2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 95-104Using Global Localization to Improve Navigation
Etiketler
Daha Fazla Göster

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu
Kapalı

Reklam Engelleyici Algılandı

Lütfen reklam engelleyiciyi devre dışı bırakarak bizi desteklemeyi düşünün