İnsan tespitinde yapay veri artırımı
Artificial dataset enlargement in human detection
- Tez No: 432026
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Değişebilen Parçalı Modeller, Bilgisayarla Görme, Afetzede Tespiti, Kurban Tanıma, Arama Kurtarma, Veri Kümelerinin Yapay Yöntemlerle Genişletilmesi, Deformable Part Models, Artificial Dataset Augmentation, Human Victim Detection, Search and Rescue, Computer Vision
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Arama kurtarma operasyonlarında robotik otonominin sağlanması sürecinin en önemli ayaklarından biri de görme yeteneğinin robotlara kazandırılmasıdır. Çünkü resimlerin anlamlandırılması, robotların çevrelerinden edindikleri görsel verileri, görevleri dahilinde ortaya çıkarmaları gereken kararların üretiminde kullanabilmeleri açısından kilit bir rol oynamaktadır. Görev konularına ve tasarım şekillerine bağlı olarak robotlara, resimleri sınıflandırma, resimleri bölümlerine ayırma ve resimlerde olay tespiti gibi maharetler, muhtelif bilgisayarla görme algoritmaları marifetiyle kazandırılmaktadır. Kurban tanıma amacıyla tasarlanmış bir robotun en temel görevi, sensörleri aracılığıyla edindiği verileri işleyerek afet alanlarındaki insanları tespit etmektir. Böyle bir görevi yerine getirmede kullanılacak görüntü işleme algoritması seçilirken, kısıtlı iletişim esnasında sorunsuz çalışabilecek, gerçek zamanda karar üretmeye elverişli olacak ve düşük yanlış tespit oranlarına sahip bir sisteme ihtiyaç duyulacağı unutulmamalıdır. Tüm bu gereksinimlerin yanında, sistemin başarımını makul seviyede tutabilmek adına, insan vücudunun yüksek eklemli yapısının bir getirisi olarak alabileceği birçok farklı şeklin bulunduğu göz önüne alınmalıdır. Sınıf içi varyasyonun bu denli yüksek olduğu bir nesne sınıfına ait örneklerin tespit edilmesi için seçilecek algoritmalar arasında, bahsedilen diğer özellikleri de sağlayan yöntemlerin en yüksek başarıma sahip olanlarının başında Değişebilen Parça Modelleri gelmektedir [18]. Bu tez çalışmaları dahilinde, bu yöntem bir otonom arama kurtarma robotu sistemine adapte edilmiş ve bu modellerin daha yüksek başarıma ulaşmasına olanak sağlayacak veri artırım yöntemleri Değişebilen Parçalı Modellerin eğitiminde başarıyla uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the most important processes in acquiring robotic autonomy in search and rescue operations is to bring the“ability of vision”to robots. Because,“image understanding”plays a critical role for using the image data in order to make decisions as a part of their ongoing missions. Depending on the tasks that have been given to the robots, skills like image classification, image segmentation and action classification from images etc. are provided to the robots via different computer vision algorithms. The main task of a robot that has been designed with the goal of victim detection is to determine the presence of a human being by using sensory information that has been gathered from its surroundings. When selecting the image processing algorithm that fits best for this mission it must be kept in mind that a system that can operate smoothly in a limited communication environment and can produce decisions on real time and has low false positive rates. Alongside all of these requierements, it should be taken in to consideration that human body can get in a high variety of shapes as a result of its highly articulated nature. Between the algorithms that are candidates for detecting such examples that belong to a kind of object class that has this much intra-class variance and have aforementioned features, Deformable Part Models is the one with highest detection performance. In the scope of the work that has been done for this thesis, Deformable Part Models has been implemented on an autonomous robotic search and rescue system and some artificial dataset augmentation techniques that enable better performing models have been applied.
Benzer Tezler
- İnsan tespiti için otonom iç mekan keşfi
Autonomous indoor discovery for human detection
YUSUF GÖKHAN KÜÇÜKAYAN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACER KARACAN
- Context aware audio-visual environment awareness using convolutional neural network
Konvolüsyonel sinir ağı kullarak ses ve görüntü aracılığıyla ortam farkındalığı
GİRAY YILLIKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Presentation attack detection with shuffled patch-wise binary supervision
Karıştırılmış yama tabanlı ikili gözetim ile sunum saldırı tespiti
ALPEREN KANTARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Proposing a reliability availability maintainability (ram) analysis in shipboard machinery systems
Gemi makine sistemlerinde güvenilirlik kullanılabilirlik ve bakım kolaylığı analizi önerisi
SAMET BİÇEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ÇELİK
- İnce ayar ile etkinliği artırılmış Cnn ve transfer öğrenme yöntemleriyle prostat kanserinin tespiti
Diagnosis of prostate cancer with enhanced efficiency using fine-tuned Cnn and transfer learning
MURAT SARIATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL ÖZBAY