Araç parklarının uygunluk durumunun derin öğrenme ile tespit edilmesi
Determining the occupancy of vehicle parking areas by deep learning
- Tez No: 639436
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Büyük şehirlerde yoğun trafik koşullarında bir aracın park edilmesi, uzun bir sürüş süresi ve beraberinde büyük zaman kayıplarına, trafik akışının bozulmasına ve dolayısıyla boş alan ararken çevre kirliliğine yol açar. Bir otoparka henüz girmeden önce içeride boş yer olup olmadığı bilgisine erişebilmek, bu tarz problemlerin önüne geçecektir. Kapalı otoparklarda bu sorun çeşitli sensör sistemleri ile çözülebilir, ancak bu çözümün açık otoparklara uygulanabilirliği konusunda gerek maliyet gerekse sürdürülebilirlik açısından problemler olmaktadır. Hali hazırda kameralarla donatılmış sokaklar ve caddeler, görüntü temelli çözümlere büyük bir kapı açmıştır. Bu çözümlerden son yıllarda yüksek doğruluklu sonuçlar vererek kendini kanıtlamış derin öğrenme metodu seçilmiş ve açık otoparklardaki park yerlerinin doluluk durumunu sınıflandıran bir derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Transfer öğreniminin ResNet modeli kullanılarak yapıldığı bu uygulamada yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Parking a vehicle in heavy traffic conditions in large cities leads to a long driving time, as well as large time losses, traffic flow deterioration, and therefore environmental pollution when looking for free space. Having access to the information whether there is a free space before entering a parking lot will prevent such problems. In indoor parking lots, this problem can be solved with various sensor systems, but there are problems in terms of both cost and sustainability regarding the applicability of this solution to outdoor parking lots. Streets and parking areas already equipped with cameras have opened a huge door to image-based solutions. Among these solutions, the deep learning method, which has proven itself by giving high accuracy results in recent years has been chosen and a deep learning application has been developed that classifies the occupancy of parking spaces in outdoor car parks. In this application, where transfer learning is carried out using the ResNet model, high accuracy rates are obtained.
Benzer Tezler
- Türkiye denizcilik sektöründe çalışma şartları (monografik bir etüd)
Başlık çevirisi yok
A.MURAT ASLANER
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN YAZGAN
- Cep parklarının çevre ve kent estetiği açısından değerlendirilmesi, Ankara, Çankaya örneği
The evaluation of pocket parks in the frame of environmental and urban aesthetics, Ankara, Çankaya case
ÖZGE İNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Peyzaj MimarlığıAnkara ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELMAS ERDOĞAN
- The dilemma of flexibility in the spatial development of science parks: The case of METU-Technopolis
Bilim parklarının mekansal gelişiminde esneklik ikilemi: ODTÜ-Teknokent örneği
MUSTAFA İHSAN KIZILTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYKAN GÜNAY
- Developing a parametric design tool as a decision support system for designing pocket parks
Cep parklarının tasarımı için karar destek sistemi olarak parametrik tasarım aracı geliştirilmesi
ASEEL MAHMOUD MUSTAFA HAMMAD ASEEL MAHMOUD MUSTAFA HAMMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ALİ ÖRNEK
- Modern ve postmodern süreçte kent parklarının sosyal sürdürülebilirlik açısından değerlendirilmesi
The evaluation of urban parks in the modern and postmodern process in terms of social sustainability
TUĞBA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Peyzaj MimarlığıDüzce ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF LUTFİYE KUTAY KARAÇOR