Geri Dön

Derin öğrenme tabanlı nesne takibi

Deep learning based object detection

  1. Tez No: 595879
  2. Yazar: BİLEN BAŞARIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu tezde, derin öğrenme tabanlı SSD (Single Shot Multibox Detector) algoritmasını kulla-narak, hareket eden kişileri takip eden ve bir lazer işaretçi ile hareket eden kişiye nişanalan bir sistemin tasarlanması ve gerçeklenmesi amaçlanmaktadır. SSD yöntemi nesnetespit konusunda literatürdeki en başarılı yöntemlerden biridir. Geliştirilen sistemin nişan-gahının yatay ve dikey hareketleri 2 adet adım motoru ile kontrol edilmektedir. Geliştirilensistemim performansı ve isabetli vuruş istatistikleri deneysel testlerle ölçülmüştür. Bulu-nan sonuçlar gerçek zamanlı olarak bilgisayar ortamında kaydedilerek akabinde sonuçlar istatistik olarak yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, using deep learning based SSD (Single Shot Multibox Detector) algorithm,it is aimed to design and implement a system that follows and aims the moving people alaser pointer. SSD method is one of the most successful methods of object detection in theliterature. The horizontal and vertical movements of the developed system are controlledby 2 step motors. Improved system performance and accurate hit statistics were measuredby experimental tests. The results were recorded in real time in a computer environmentand interpreted as statistically.

Benzer Tezler

  1. Geleneksel ve derin öğrenme tabanlı nesne takip yöntemlerinin performans değerlendirmesi

    Evaluating object tracking performance of conventional and deep learning based methods

    HÜSEYİN ÜZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM HANBAY

  2. Deep learning-based object tracking system by using visual and thermal infrared fusion

    Termal kızılötesi ve görünür bant kaynaştırma kullanarak derin öğrenme tabanlı nesne takip sistemi

    ABBAS TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SÜRER

    DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ

  3. Çoklu video görüntüleri üzerinde akıllı hedef takibi

    Intelligent target tracking on multi video images

    SEVİNÇ AY DOĞRU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KARABATAK

  4. Evaluation of deep learning based multiple object trackers

    Derin öğrenme tabanlı çoklu nesne takipçilerinin değerlendirilmesi

    OMAR MOURED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. GÖZDE AKAR

  5. Visual object tracking by using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanılarak görsel nesne takibi

    HASAN SARİBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM KAHVECİOĞLU

    PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP