Geri Dön

From place detection to long-term place memory

Yer sezimlemesinden uzun dönemli hafızalara geçiş

  1. Tez No: 459431
  2. Yazar: MAHMUT DEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Bu tezde, otonom bir şekilde yer sezimleme yapılması ve bunun yer hafızası ile ilişkilendirilmesi konusu ele alınmıştır. Robotun bulunduğu ortama ait farkındalık sağlamasında, yer hafızasının ortama ait tüm bilgiyi ileri vadede kullanılmak üzere depolaması nedeniyle önemli bir yeri vardır. Bu noktada, yer sezimleme ise o yere ait görüntü kümelerini yer ile ilişkilendirdiğinden ve hangi bilginin depolanması gerektiğini tayin ettiğinden yer hafızasının oluşturulması aşamasında kritik bir noktada bulunmaktadır. Bu noktaları göz önünde bulundurduğumuzda, tezin katkılarını şöyle sıralayabiliriz: İlk olarak, yer sezimleme problemine çözüm olarak görsel sahne bölütlerinin takip edilmesi ve görsel verinin uyumluluğu tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Böylece her bir yere ait görüntüler kümesi yer hafızasında uygun bir şekilde konumlandırılmış ve depolanmış olacaktır. İkinci olarak, yaklaşımımız yerlerin tanımlanmasında bölüt tabanlı bir gösterim şekli önermektedir. Son olarak, elde ettiğimiz özet bölüt gösteriminin hafıza ilişkilendirilmesinin daha tutarlı bir hale getirilmesinde kullanılması üzerine bir metod geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis is concerned with automated place detection and its coupling with long-term place memory. Long-term place memory is critical if a robot is to be place-aware as it stores the relevant knowledge for future referral. Place detection is closely coupled to place memory as it determines the appearances belonging to each place and thus plays a key role in regards to which knowledge gets retained in the long-term place memory. In this perspective, the contributions of the thesis are as follows: First, it introduces a novel approach to place detection based on coherent visual segments. Second, a new approach to place representation referred to as 'segments summary graph', is presented. Finally, it is shown that this representation can be utilized for improving the reliability of memory association.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile kablosuz ağlara sızma tespiti

    Wireless network intrusion detection using deep learning methods

    EMRE HALİSDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACER KARACAN

  2. Design and simulation of a microfluidic biochip for optic detection with derivatized microbeads and the biochemistry of learning

    Türevlendirilmiş mikro küreler ile optik biyosensörü ve öğrenme biyokimyası için mikroakışkan biyoçipin tasarımı ve sımülasyonu

    TUĞÇE TÜYSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK

    DOÇ. DR. YILDIZ ULUDAĞ

  3. İktisatta histerezis etkiler üzerine beş deneme: Dış ticaret, istihdam, yatırım, finans, çıktı açığı

    Five essays on hysteresis effects in economics: Foreign trade, employment, investment, finance, output gap

    KORAY YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiÇukurova Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE ALGAN

  4. MFF-LSTM: Designing a Multi-scale Feature Fusion-based Long Short Term Memory with Divergent Features for Fake News Detection System

    MFF-LSTM: Çok Ölçekli Özellik Füzyon Tabanlı Uzun Kısa TasarlamaYalan Haber Tespit Sistemi için Farklı Özelliklere Sahip Dönem Belleği

    MUSTAFA SAEB SEDEEQ ALSAFAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN

  5. bi-TEZAT: biLSTM yöntemiyle türkçe şikayet metinlerinde zaman ifadelerinin tespit edilmesi

    Bi-TEZAT: extract temporal expressions on turkish complaint texts via biLSTM

    ENSAR EMİRALİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ