Geri Dön

Safe path planning with machine learning

Makine öğrenmesi ile güvenli yol planlama

  1. Tez No: 524218
  2. Yazar: YASİN UĞUR BELEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Son yıllarda, suç hacmi birçok ülkede ciddi sorun haline gelmiştir. Günümüz dünyasında, suçlular, suç işlemekle ilgili tüm modern teknolojileri ve yüksek teknoloji yöntemlerini en iyi şekilde kullanmaktadırlar. Aynı zamanda, suç miktarı ve modern suçlular daha fazla arttığı için suç verilerinin analiz edilmesi de zorlaşmıştır. Dolayısıyla hükümetler suçları kontrol ve öngörmek için modern teknolojileri ve yöntemleri kullanmaya başlamıştır. Bu yüzden geçmişteki suç kalıplarını inceleyerek hızlı ve verimli bir şekilde insanların yolculuk edebilmesi için iyi bir güvenli yol planlamasına ihtiyaç vardır. Bu çalışmanın asıl amacı güvenli yolu tespit ederek insanların bir yerden başka bir yere giderken daha güvenli bir şekilde gitmesi sağlamaktır. Önceki çalışmalardan farklı olarak, bu tezde suçları analiz ederken gerçek ortamda harita üzerinde makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak güvenli yol planlaması yapılmıştır. Bu çalışmada, K-Means, K-Median, K-Medoid, X-Means, Expectation-Maximization yöntemleri gerçek suç verileri üzerinde kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda tezde kullanılan kümeleme teknikleri, birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemlerin hangilerinin güvenli yol planmasında daha iyi sonuçlar verdiği çalışmada gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, crime rate has become a serious problem in many countries. In today's world, criminals use all modern technology and high-techn methods to commit crimes. In addition, the amount of crime and modern criminals has increased, which makes it difficult to analyze crime data. Thus, governments have enforced the use of modern technologies and methods to control and predict crimes. There is a necessity to plan a good, safe route for people to quickly and efficiently travel by examining past criminal patterns. The basic aim of this study is to determine the safe route and make it safer when people go from one place to another. Unlike previous studies, in this thesis, while analyzing crimes, we perform the safe path planning using machine learning methods on maps in real settings. In this study, the K-Means, K-Median, K-Medoid, X-Means, Expectation-Maximization methods are used on actual crime data. The clustering techniques in the thesis are compared with those in experimental studies. The studies show the methods that yield better results in safe path planning.

Benzer Tezler

  1. Developing mobile robot obstacle avoidance methods with model-based and learning-based methods

    Mobil robotlarda model tabanlı ve öğrenme tabanlı engelden kaçınma yöntemleri geliştirilmesi

    AYKUT ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  2. Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması

    Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles

    ÖMER ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ

  3. Meyve bahçelerinde değişken düzeyli ilaçlama için otonom tarım aracı tasarımı

    Autonomous agricultural vehicle design for variable rate spraying at orchards

    ERAY ÖNLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER HÜSEYİN ÇELEN

  4. How cryptographic implementations affect mobile agent systems

    Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği

    İSMAİL ULUKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  5. Industrial implementation of a path planning algorithm with dynamic obstacle avoidance for safe human-robot collaboration

    Güvenli insan-robot işbirliği için dinamik engel kaçınma içeren bir yörünge planlama algoritmasının endüstriyel uygulaması

    SERHAT DEMİRTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EVREN SAMUR