Geri Dön

Development of intelligent systems using augmented reality and machine learning techniques

Artırılmış gerçeklik ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak akıllı sistemlerin geliştirilmesi

  1. Tez No: 664691
  2. Yazar: RAMİZ YILMAZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA BİRANT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Tezin amacı, artırılmış gerçeklik ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak akıllı sistemler geliştirmektir. Özellikle, perakende sektöründe rafta bulunabilirliği (OSA) yönetmeye ve kontrol etmeye odaklanılmıştır çünkü OSA'yı yüksek seviyede tutmak marketlerde karı artırmak için önemli bir faktördür. Son zamanlarda, OSA'yı izlemek için bilgisayarlı görü yaklaşımlarına artan bir ilgi vardır. Ancak, büyük ve iyi bilinen bilgisayarlı görü veri setleri, market ürünleri için etiketlenmiş resimler sunmamaktadır ve bu nedenle, ürünleri resimler üzerinde manuel olarak etiketlemek için büyük çaba gereklidir. Bu problemin üstesinden gelebilmek için tezde yeni bir yöntem önerilmektedir. Çalışmamız iki kavramı“yarı denetimli öğrenme”ve“rafta bulunabilirlik”(SOSA) ilk kez birleştirmektedir. Ayrıca, OSA'yı izlemek için“You Only Look Once”(YOLOv4) derin öğrenme mimarisi ilk kez kullanılmaktadır. İlave olarak, bu tez ile açıklanabilir yapay zeka (XAI) OSA üzerinde ilk kez uygulanmıştır. Bu kapsamda geliştirilen SOSA XAI adında yeni bir yazılım uygulaması yetenekleri ve avantajları ile birlikte sunulmaktadır. Ayrıca rafın son durumunu izlemek için SOSA AR adı verilen yeni bir artırılmış gerçeklik (AR) uygulaması geliştirilmiştir. Deneysel çalışmalarda, önerilen SOSA yönteminin etkinliği, %20 ile %80 arasında değişen oranlarda etiketlenmiş resimler içeren gerçek bir veri seti üzerinde doğrulanmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın doğruluk açısından mevcut yaklaşımlardan (RetinaNet ve YOLOv3) daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of the thesis is to develop intelligent systems using augmented reality and machine learning techniques. Particularly, we focused on managing and checking onshelf availability (OSA) in the retail sector since providing high OSA is a key factor to increase profits in grocery stores. Recently, there has been a growing interest in computer vision approaches to monitor OSA. However, the large and well-known computer vision datasets do not provide annotation for store products, and therefore a huge effort is needed to manually label products on images. To tackle the annotation problem, this thesis proposes a new method. Our study combines two concepts“semi-supervised learning”and“on-shelf availability”(SOSA) for the first time. Moreover, it is the first time that“You Only Look Once”(YOLOv4) deep learning architecture is used to monitor OSA. Furthermore, this thesis provides the first demonstration of explainable artificial intelligence (XAI) on OSA. It presents a new software application, called SOSA XAI, with its capabilities and advantages. In addition, a new augmented reality (AR) application was developed to monitor the latest status of the shelf, called SOSA AR. In the experimental studies, the effectiveness of the proposed SOSA method was verified on a real-world image dataset, with different ratios of labeled samples varying from 20% to 80%. The experimental results show that the proposed approach outperforms the existing approaches (RetinaNet and YOLOv3) in terms of accuracy.

Benzer Tezler

  1. Kurumsal kaynak planlama yazılımlarında yapay zeka teknikleri kullanılarak kullanıcı destek sistemine yönelik model tasarımı ve geliştirilmesi

    Model design and development for user support system using artificial intelligence techniques in enterprise resource planning software

    HAKAN AŞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAHAP TECİM

  2. Güvenilirlik merkezli bakım ve bir endüstriyel işletmede uygulama çalışması

    Reliability centered maintenance and implementation study in an industrial business

    BARIŞ EVCİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

  3. Telekomünikasyon sektöründe kullanılan ek odaların sokak düzeyi görüntülerinden tespit edilmesi

    Detection of manholes from street-level imagery in telecommunication business

    AHMET EĞRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY

  4. Dijital dönüşümün proje yöneticilerinin yetkinlikleri üzerindeki etkisinin incelenmesi

    The examination of the effects of digital transformation on project managers' competencies

    FATMA SENA KARAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYBERK SOYER

  5. Kentsel Miras Alanlarında Akıllı Sistemler Destekli Sürekli İzleme Modeli, Tarihi Yazd Kenti Örneği

    Continuous monitoring model supported by smart systems in urban heritage areas: the case of historic city of Yazd

    MASUD HATAMI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ