Safe path planning with machine learning
Makine öğrenmesi ile güvenli yol planlama
- Tez No: 524218
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- 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
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- 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
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Meyve bahçelerinde değişken düzeyli ilaçlama için otonom tarım aracı tasarımı
Autonomous agricultural vehicle design for variable rate spraying at orchards
ERAY ÖNLER
Doktora
Türkçe
2018
ZiraatTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER HÜSEYİN ÇELEN
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- 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
2020
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EVREN SAMUR