Vehicle classification using magnetic sensor data
Manyetik sensör verisi ile araç sınıflandırma
- Tez No: 554688
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. ELİYA BÜYÜKKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Araç sınıflandırma, Araç takip sistemi, Görüntü sınıflandırma, Hareket sensörleri, Makine öğrenmesi, Manyetik özellikler, Optik sensörler, Sensörler, Sinir ağları, Yapay sinir ağları, Vehicle classification, Vehicle tracking system, Image classification, Motion sensors, Machine learning, Magnetic properties, Optical sensors, Sensors, Nerve net, Artificial neural networks
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayarların hesaplama gücündeki artış her gecen gün daha zor problemlerin çözümünü kolaylaştırmaktadır. Özellikle numerik sensör verileri düşünüldüğünde insan ile kıyaslanıldığında, bilgisayarlar tartışmasız daha fazla veri işleme kapasitesine sahip. Bilgisayar tabanlı sistemler, uygun modeller ve veri setleri kullanıldığında, günlük hayattaki problemlerimizi çözmektedirler. Otomatize edilmiş araç sınıflandırma sistemleri hem Şehirlerin çevre düzenlemelerinde, yol planlamalarında önemli bir rol oynamaktadır. Çeşitli sensörler ve kamera sistemleri kullanılarak devam eden çalışmalar halen yapılmakta. Bu çalışmada, araçların manyetik alan verisi toplanıldı, işaretlendi ve 2 farklı veri seti oluşturuldu. Her iki veri seti, çeşitli Makine Öğrenmesi ve Sinir Ağları modelleriyle eğitildi ve sonuçları kıyaslandı. Bu çalışmada yapılan katkı, ileriki çalışmalarda da kullanılmak üzere veri seti oluşturulmasıdır.
Özet (Çeviri)
Advancements in computational power allow us to create more complex systems to solve various complicated problems. Considering numerical sensor values, computers are able to process more and more data compared to humans. Computer-based systems provide useful statistics, and predictions for problems and helps us to solve our problems in daily life. Automated vehicle classification plays an important role in City Environmental Planning and will play an even more important role when the Self-Driving Vehicles increased in traffic. Experiments on several different sensor and camera systems are ongoing. In this study, we collect magnetic field sensor data of passing vehicles and created two datasets. Multi-class classification algorithms using Neural Networks developed and key parameters are compared. Also, popular Machine Learning algorithms also trained and evaluated. The main contribution of this research is data collection; the creation of a dataset for further research and development.
Benzer Tezler
- Machine learning approaches for internet of things based vehicle type classification and network anomaly detection
Nesnelerin interneti tabanlı araç tipi sınıflandırma ve ağ anomalisi tespiti için makine öğrenmesi yaklaşımları
BURAK KOLUKISA
Doktora
İngilizce
2024
Abdullah Gül ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Hafif elektrikli araç motorlarında derin öğrenme tabanlı arıza tespiti ve sınıflandırılması
Deep learning-based fault detection and classification in light electric vehicle motors
HADİ ESMERAY
Doktora
Türkçe
2025
Tokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
- Kurbağa gastrik mukozasında K-H ATPaz enziminin kinetik özellikleri ve oluşturulan ülser modelinde enzim aktivitesi
Başlık çevirisi yok
SEYHAN TÜKEL