Derin öğrenme tabanlı nesne takibi
Deep learning based object detection
- Tez No: 595879
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM HANBAY
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF SÜRER
DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Çoklu video görüntüleri üzerinde akıllı hedef takibi
Intelligent target tracking on multi video images
SEVİNÇ AY DOĞRU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KARABATAK
- Evaluation of deep learning based multiple object trackers
Derin öğrenme tabanlı çoklu nesne takipçilerinin değerlendirilmesi
OMAR MOURED
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. GÖZDE AKAR
- Visual object tracking by using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanılarak görsel nesne takibi
HASAN SARİBAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM KAHVECİOĞLU
PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP