Nesne Takibi Algoritmaları : Teori ve Matlab uygulaması

Hedef Takibi: Temel Kavramlar ve Uygulamalar

Bu kurs, hedef takibi konusuna yeni başlayanlar için kapsamlı bir rehber sunuyor. Yaklaşık 3-4 yıllık deneyimimle edindiğim bilgileri, bu karmaşık ve sürekli gelişen alana ilgi duyan ancak henüz bilgisi olmayanlara aktarmayı amaçlıyorum.

Hedef Takibi Nedir?

Hedef takibi, bir nesnenin veya objektin zaman içindeki konumunu ve hareketini tahmin etme sürecidir. Bu, robotik, otonom sürüş, gözetim sistemleri ve daha birçok alanda kritik öneme sahiptir.

Kursun Amacı

Bu kursun temel amacı, hedef takibi konusunun teorik temellerini anlaşılır bir şekilde sunmak ve pratik uygulamalarına geçişi kolaylaştırmaktır. Ülkemizde bu alanda aktif olarak çalışan uzmanların sayısı az olsa da, hedef takibi teorik olarak oldukça derin ve karmaşık bir alandır. Bu kurs, bu karmaşıklığı aşmanıza yardımcı olacak.

İçerik Kaynakları

Kurs içeriği, iki temel kaynaktan derlenmiştir:

• BAYESIAN FILTERING AND SMOOTHING - Simo Sarkka
• Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory, Algorithms and Software - Yaakov Bar‐Shalom, X.‐Rong Li, Thiagalingam Kirubarajan

Kitaplardaki karmaşık denklemler, adım adım ve ara adımları gösterilerek daha anlaşılır hale getirilmiştir.

Kursun İçeriği

Bu kurs, hedef takibi konusunun teorik ve pratik yönlerini kapsar.

• Kalman Filtresi Ön Hazırlık: Temel kavramlar ve denklemlerin türetilmesi.
• Kalman Filtresi Uygulaması: Standart Kalman filtresinin 2D ölçüm verilerine uygulanması (20.11.2020 itibarıyla).
• Gelecekte Eklenecek Algoritmalar:
  • EKF (Extended Kalman Filter)
  • UKF (Unscented Kalman Filter)
  • Parçacık Filtresi (Particle Filter)
  • Çoklu Hedef Takibi (Multi-Target Tracking)

Teorik ve Pratik Dengesi

Bu kurs, hedef takibi konusunun teorik temellerine odaklanır. Kursun %80'i teorik bilgiye, geri kalan %20'si ise teoride öğrenilenlerin sentetik veriler üzerinde uygulanmasına ayrılmıştır. Machine learning kurslarındaki "magic"lerin aksine, teorik bilgiyi anlamadan hazır fonksiyonlarla çalışmak mümkün değildir.

Kimler Bu Kursu Almalı?

• Lisansta matematik, olasılık, sinyaller ve sistemler gibi teorik dersleri iyi notlarla geçmiş öğrenciler.
• İngilizce teknik doküman okumakta zorlanmayan, çalışkan öğrenciler.
• Hedef takibi konusuna ilgi duyan ve temel prensipleri öğrenmek isteyenler.

Kimler Bu Kursu Almamalı?

• Teknik konulara yaklaşırken "Adobe Acrobat" gibi araçlara daha aşina olanlar.
• Teorik bilgi yerine hazır kodlar üzerinden konuyu anlamayı veya gerçek dünya projeleri geliştirmeyi hedefleyenler.
• Machine learning kurslarındaki teorisiz kodlama "magic"lerini bekleyenler.

Bu kurs, hedef takibi alanında sağlam bir temel oluşturmanıza ve bu heyecan verici alana adım atmanıza yardımcı olacaktır.