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: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
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
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- Trafik izleme sistemlerinin kablosuz manyetik sensörler kullanılarak gerçekleştirilmesi
Implementation of the traffic surveillance systems using wireless magnetic sensors
SERCAN VANÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EBUBEKİR ERDEM
- Spinal travmalarda sınıflama ve tedavi prensipleri
Principles of classification and treatment of spinal injuries
SERHAT YILDIZHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
NöroşirürjiAfyon Kocatepe ÜniversitesiBeyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OLCAY ESER
- Elektrikli araçlar için asenkron makinelerde rotor oluk geometrilerinin uzay harmonik ve işletme başarımı üzerine etkilerinin tespitine katkılar
Contributions to determine the effects of different rotor slot geometries on space harmonics and performance in induction machines for electric vehicles
ABDULSAMED LORDOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ